Toggle navigation
Bit By Bit
: Social Research in the Digital Age
მომხმარებლის
Open მიმოხილვა
Citation
კოდი
ავტორის შესახებ
კონფიდენციალურობა და თანხმობა
ენები
English
Afrikaans
Albanian
Amharic
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Basque
Belarusian
Bengali
Bosnian
Bulgarian
Catalan
Cebuano
Chichewa
Chinese Simplified
Chinese Traditional
Corsican
Croatian
Czech
Danish
Dutch
Esperanto
Estonian
Filipino
Finnish
French
Frisian
Galician
Georgian
German
Greek
Gujarati
Haitian Creole
Hausa
Hawaiian
Hebrew
Hindi
Hmong
Hungarian
Icelandic
Igbo
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Javanese
Kannada
Kazakh
Khmer
Korean
Kurdish (Kurmanji)
Kyrgyz
Lao
Latin
Latvian
Lithuanian
Luxembourgish
Macedonian
Malagasy
Malay
Malayalam
Maltese
Maori
Marathi
Mongolian
Myanmar (Burmese)
Nepali
Norwegian
Pashto
Persian
Polish
Portuguese
Punjabi
Romanian
Russian
Samoan
Scots Gaelic
Serbian
Sesotho
Shona
Sindhi
Sinhala
Slovak
Slovenian
Somali
Spanish
Sudanese
Swahili
Swedish
Tajik
Tamil
Telugu
Thai
Turkish
Ukrainian
Urdu
Uzbek
Vietnamese
Welsh
Xhosa
Yiddish
Yoruba
Zulu
Teaching
Media
Read Online
შეიძინეთ წიგნი
Princeton University Press
Amazon
Barnes and Noble
IndieBound
წინასიტყვაობა
1 შესავალი
1.1 მელნის blot
1.2 კეთილი ციფრული ასაკი
1.3 კვლევის დიზაინი
1.4 თემები ამ წიგნის
1.5 ამ წიგნის შინაარსი
რა უნდა წაიკითხოთ მომდევნო
2 დაკვირვება ქცევის
2.1 შესავალი
2.2 დიდი მონაცემები
2.3 დიდი მონაცემების ათი საერთო მახასიათებლები
2.3.1 დიდი
2.3.2 ყოველთვის
2.3.3 Nonreactive
2.3.4 არასრულყოფილი
2.3.5 მიუწვდომელი
2.3.6 არაპროფესიონალური
2.3.7 Drifting
2.3.8 ალგორითმულად დაბნეული
2.3.9 ბინძური
2.3.10 მგრძნობიარე
2.4 კვლევის სტრატეგია
2.4.1 დათვლა რამ
2.4.2 პროგნოზირება და nowcasting
2.4.3 დაახლოება ექსპერიმენტი
2.5 დასკვნა
მათემატიკური შენიშვნები
რა უნდა წაიკითხოთ მომდევნო
საქმიანობის
3 კითხვის დასმა
3.1 შესავალი
3.2 მოთხოვნის დაკმაყოფილებისკენ
3.3 საერთო კვლევის შეცდომა ფარგლებში
3.3.1 წარმომადგენლობა
3.3.2 საზომი
3.3.3 Cost
3.4 ვინ ვთხოვო
3.5 ახალი გზები სვამს კითხვებს
3.5.1 ეკოლოგიური მომენტალური შეფასებები
3.5.2 Wiki კვლევები
3.5.3 Gamification
3.6 დიდი მონაცემთა წყაროებთან დაკავშირებული კვლევები
3.6.1 გამდიდრებული კითხვა
3.6.2 გააქტიურებული
3.7 დასკვნა
მათემატიკური შენიშვნები
რა უნდა წაიკითხოთ მომდევნო
საქმიანობის
4 Running ექსპერიმენტი
4.1 შესავალი
4.2 რა არის ექსპერიმენტი?
4.3 ორი ზომები ექსპერიმენტი: ლაბორატორია სფეროში და ანალოგური ციფრული
4.4 მოძრავი მიღმა უბრალო ექსპერიმენტები
4.4.1 მოქმედების
4.4.2 Heterogeneity მკურნალობის ეფექტი
4.4.3 მექანიზმები
4.5 რაც მოხდება
4.5.1 გამოიყენეთ არსებული გარემოებები
4.5.2 საკუთარი ექსპერიმენტის შექმნა
4.5.3 საკუთარი პროდუქტის შექმნა
4.5.4 პარტნიორი ძლიერია
4.6 რჩევები
4.6.1 შექმნა ნულოვანი ცვლადი ხარჯების მონაცემები
4.6.2 აშენების ეთიკა თქვენს დიზაინში: შეცვალეთ, დახვეწა და შემცირება
4.7 დასკვნა
მათემატიკური შენიშვნები
რა უნდა წაიკითხოთ მომდევნო
საქმიანობის
5 მასობრივი თანამშრომლობის შექმნა
5.1 შესავალი
5.2 ადამიანის გამოთვლები
5.2.1 Galaxy Zoo
5.2.2 Crowd კოდირება პოლიტიკური manifestos
5.2.3 დასკვნა
5.3 Open მოუწოდებს
5.3.1 Netflix პრიზი
5.3.2 Foldit
5.3.3 Peer-to-Patent
5.3.4 დასკვნა
5.4 განაწილებული მონაცემთა შეგროვების
5.4.1 eBird
5.4.2 photocity
5.4.3 დასკვნა
5.5 დიზაინის საკუთარი
5.5.1 Motivate მონაწილეები
5.5.2 მხარი არაერთგვაროვნება
5.5.3 ყურადღებას
5.5.4 ჩართვა სიურპრიზი
5.5.5 ეთიკური
5.5.6 Final დიზაინი რჩევებს
5.6 დასკვნა
რა უნდა წაიკითხოთ მომდევნო
საქმიანობის
6 ეთიკის
6.1 შესავალი
6.2 სამი მაგალითები
6.2.1 ემოციური გადამდები სენი
6.2.2 გემოვნები, კავშირები და დრო
6.2.3 Encore
6.3 ციფრული სხვადასხვა
6.4 ოთხი პრინციპი
6.4.1 პატივისცემა Persons
6.4.2 სარგებლიანობისა
6.4.3 იუსტიციის
6.4.4 პატივისცემა და კანონის საზოგადოებრივი ინტერესის
6.5 ორი ეთიკური ჩარჩოები
6.6 ტერიტორიების სირთულის
6.6.1 ინფორმირებული თანხმობა
6.6.2 ურთიერთგაგებისა და მართვის საინფორმაციო რისკი
6.6.3 Privacy
6.6.4 გადაწყვეტილების მიღების სახე გაურკვევლობა
6.7 პრაქტიკული რჩევები
6.7.1 IRB- ს სართულზე, არ ჭერი
6.7.2 განათავსეთ თავს ყველას ფეხსაცმელი
6.7.3 მოიფიქრეთ კვლევის ეთიკის როგორც უწყვეტი, არა დისკრეტულ
6.8 დასკვნა
ისტორიული დანართი
რა უნდა წაიკითხოთ მომდევნო
საქმიანობის
7 მომავალი
7.1 ველით
7.2 მომავლის თემები
7.2.1 მკითხველისა და საბაჟოების შერწყმა
7.2.2 მონაწილე ორიენტირებული მონაცემთა შეგროვების
7.2.3 ეთიკის კვლევის დიზაინი
7.3 დასაწყისში
მადლობის
ლიტერატურა
ეს თარგმანი შეიქმნა კომპიუტერი.
×
2
დაკვირვება ქცევის
2.1 შესავალი
2.2 დიდი მონაცემები
2.3 დიდი მონაცემების ათი საერთო მახასიათებლები
2.3.1 დიდი
2.3.2 ყოველთვის
2.3.3 Nonreactive
2.3.4 არასრულყოფილი
2.3.5 მიუწვდომელი
2.3.6 არაპროფესიონალური
2.3.7 Drifting
2.3.8 ალგორითმულად დაბნეული
2.3.9 ბინძური
2.3.10 მგრძნობიარე
2.4 კვლევის სტრატეგია
2.4.1 დათვლა რამ
2.4.2 პროგნოზირება და nowcasting
2.4.3 დაახლოება ექსპერიმენტი
2.5 დასკვნა
მათემატიკური შენიშვნები
რა უნდა წაიკითხოთ მომდევნო
საქმიანობის
×
×
Buy The Book
Princeton University Press
Amazon
Barnes and Noble
IndieBound
