序文

私は私の博士論文に取り組んでいたときに私にとって、この本は、2005年に始まりました。私は、すべての第4章をご紹介しますオンライン実験を、実行していたが、今私はあなたに任意の学術論文にはない何かを伝えるつもりです。そして、それは私が研究についてどのように考えるか根本的に変え何か。私は、Webサーバをチェックするとある朝、私はブラジルから一晩、約100人が私の実験に参加していたことを発見しました。この経験は私に深い影響を与えました。その時、私は伝統的なラボ実験を実行していた友人を持っていた、と私は彼らが、募集監督、そして彼らの実験に参加する人々を支払うために仕事をしていたいかに難しいかを知っていました。彼らは一日で10人を実行することができれば、それは良い進展でした。私が寝ている間しかし、私のオンライン実験で、100人が参加しました。あなたが寝ている間にあなたの研究を行うことは本当であるには余りにも良い音が、そうではありません可能性があります。具体的に技術の変化、我々は今、新たな方法で社会的なデータを収集し、分析することができるデジタル時代平均アナログ時代からの移行。この本は、これらの新しい方法で社会調査をやっています。

この本は、二つの異なる地域社会のためのものです。これは、より多くのデータ科学をやりたい社会科学者のためであり、それはより多くの社会科学をやりたいデータ科学者のためのものです。私は、これらのコミュニティの両方で時間を過ごす、とこの本は、いずれかの癖や専門用語を避けるような方法で一緒に自分の考えを持って私の試みです。この本はためのものであることを地域社会を考えると、それはこの本だけではなく、学生と教授のためのものであることは言うまでもないです。私は（米国勢調査局に）政府にいくつかを働いていたし、ハイテク産業で（マイクロソフトリサーチで）、と私は大学の外で起こってエキサイティングな研究がたくさんあることを知っていました。あなたが社会的な研究として何をしているかを考えるのであれば、この本は、あなたのためにあなたが仕事をしたり、あなたが現在使用している技術の種類に関係なくです。

私たちは、デジタル時代における社会研究の黎明期に残っている、と私はそれは私が序文で、ここではそれらに対処するための最も理にかなっているように、基本的なので、共通するいくつかの誤解を見てきました。データ科学者から、私は2つの一般的な誤解を見てきました。最初は、より多くのデータが自動的に問題を解決することを考えています。しかし、私の経験されていない社会研究のため。実際には、同じデータの複数のとは対照的に、データの社会的研究の新しいタイプのために、最も有用であると思われます。私は、データ科学者から見てきた第二の誤解は、社会科学が常識に巻き付け空想トークのちょうど束であると考えています。もちろん、社会科学者、より具体的に社会学者、私はそれに同意しない限り、私は社会科学が提供する多くのを持っていると思います。賢い人は、長い時間のために人間の行動を理解するために懸命に働いてきた、そしてこの努力から蓄積した知恵を無視する愚かなようです。私の希望は、この本は理解しやすい方法であなたにその知恵の一部を提供することです。

社会科学者から、私はまた、2つの一般的な誤解を見てきました。まず、私は何人かの人々はライトオフいくつかの不良の論文に基づいて、デジタル時代のツールを使用して社会調査の全体のアイデアを見てきました。あなたはこの本を読んでいるなら、あなたはおそらくすでに陳腐な、または誤った（あるいはその両方）な方法でソーシャルメディアのデータを使用した論文の束を読みました。私も持っています。しかし、すべてのデジタル時代の社会的な研究が悪いこれらの例から締結する重大な間違いです。実際には、あなたはおそらくも平凡なまたは間違っている方法で調査データを使用した論文の束を読んだが、あなたは償却しないすべての研究を調査を使用して。あなたが調査データを用いて行わ偉大な研究があることを知っているからだ、とこの本の中で、私はデジタル時代のツールで行わ偉大な研究もあるということをお見せするつもりです。

私は社会科学者から見てきた第2の共通の誤解は、将来性のある存在を混同することです。デジタルで社会調査を評価する場合、私はこの本-それに記述するつもりだ年齢の研究では、2の区別の質問をすることが重要です。

どれだけ研究のこのスタイルは、今動作しますか？
どれだけのデータ風景の変化として、また研究者としての今後の研究作業のこのスタイルは、これらの問題にもっと注意を払うだろうか？

研究者は、最初の質問に答えるように訓練されているにもかかわらず、この本のために、私は2番目の質問がより重要だと思います。つまり、デジタル時代の研究の改善率が非常に急速である、デジタル時代における社会的研究はまだ大規模な、パラダイム変化の知的貢献を生産していないにもかかわらず、です。それは私にはとてもエキサイティングなデジタル時代の研究を行っている、現在のレベルよりも、この変化率です。

その最後の段落は、将来的にいくつかの不特定の時間にあなたの潜在的な豊かさを提供するように見えたとしても、この本の中で私の目標は、研究の特定のタイプであなたを販売することはありません。私はTwitterやFacebook、グーグル、マイクロソフト、アップルまたは任意の他のハイテク企業ではない個人的に自己株式（完全な情報開示のために、私が働いているか、マイクロソフト、グーグル、とFacebookからの研究資金を受け取った、が）を行います。あなたは既にやっている研究に満足している場合：偉大な、あなたは何をしているかをやり続けます。あなたはデジタル時代の新しいと異なる事が可能であることを意味するという意味を持っている場合しかし、その後、私はあなたにそれらの可能性を示したいと思います。このように、本を通して私の目標は、私は他の人がに落ちる見てきたいくつかの落とし穴から離れてあなたを案内しながら、可能なすべてのエキサイティングな新しいものについてあなたに言って、信頼できるナレーターのままにしておきます。私はこれがあなたの研究を改善し、あなたがより良い他人の研究を評価するのに役立つことを願っています。

あなたはすでに気づいているかもしれませんが、この本のトーンは他のいくつかの学術書とは少し異なっています。それは意図的なものです。この本は、私は社会学部にプリンストン大学で教えている大学院セミナーから生まれた、と私はそのセミナーからのエネルギーと興奮の一部をキャプチャするためにこの本をしたいと思います。、参考に楽観的、未来志向：特に、私はこの本は三つの特徴を持っていると思います。

参考：私の目標は、あなたのために有用である本を書くことです。したがって、私はオープンと非公式のスタイルで書くつもりです。私が伝えたい最も重要なことは、社会調査を考えるの特定の方法だからです。そして、教育からの私の経験では、この考え方を伝えるための最善の方法は、非公式と例の多くであることを示唆しています。

オプティ ：この本は係合し、社会科学者とデータは非常に異なるスタイルを科学者たちは、持っている2つのコミュニティ。データ科学者は、一般的に興奮しています。彼らは半分完全としてガラスを参照する傾向があります。社会科学者は、他の一方で、一般的に、より重要です。彼らは半分空としてガラスを参照する傾向があります。この本では、私は私の訓練は社会科学者としてであっても、データ科学者の楽観的なトーンを採用するつもりです。私は例を提示するときに、私はこれらの例について好きなものを伝えるつもりです。そして、ときに私はとの問題を指摘しない例を-と全く研究パーフェクトは - 私は方法でこれらの問題点を指摘しようとしているが、正と楽観的ではありませんので、私はこれを行います。私は、重要であることのために重要なことするつもりはありません。私はあなたがより美しく研究を作成するのに役立つことができるように重要であるとするつもりです。

未来志向 ：私はこの本はあなたが今日存在するデジタル・システムと将来作成されるデジタル・システムを使用して社会的な研究を行う助けとなることを願っています。私は2003年にこの種の研究を始め、それ以来、私は多くの変更を見てきました。私は大学院にいたとき、人々は社会調査のためのMySpaceの使用について非常に興奮していたことを覚えておいてください。私はその後と呼ばれるものに私の最初のクラスを教えたときには、「ウェブベースのソーシャル研究、「人々は、SecondLifeのよう仮想世界について非常に興奮していました。私は将来的に、人々は今日、何について話しているのかの多くは愚かなと時代遅れだと思われることを確信しています。この急激な変化に直面して、関連する滞在にトリックが抽象化したものです。したがって、これはTwitterのAPIを使用する方法を正確にあなたを教えて本にするつもりはありません。その代わりに、あなたがデジタル・トレース（第2章）から学ぶ方法を教えて書籍になるだろう。これは、ステップバイステップの指示アマゾンメカニカルターク上の実験を実行するために与える本にするつもりはありません。その代わりに、あなたがどのように設計し、デジタル時代のインフラ（第4章）に依存して実験を解釈することを教えるために起こっています。抽象化を使用することにより、私は、これはタイムリーなトピックの時代を超越した書籍であることを願っています。

私は、これは社会的な研究者であるためにこれまでで最もエキサイティングな時間だと思う、と私は正確な方法でその興奮を伝えるためにしようとするつもりです。つまり、新しいデータの魔力についての漠然とした一般論を超えて移動する時間です。特定の取得する時間です。