순수 레디 메이드 전략이나 순수 커스텀 메이크업 전략 모두 디지털 시대의 기능을 완전히 활용하지 못합니다. 미래에는 하이브리드를 만들 예정입니다.
소개에서, 나는 Marcel Duchamp의 레디 메이드 스타일과 미켈란젤로의 커스텀 스타일을 대조했습니다. 이 대조는 또한 독창적 인 아이디어로 작업하는 경향이있는 데이터 과학자와 사회 과학자의 차이점을 포착합니다. 그러나 미래에는 각각의 순수한 접근법이 제한되어 있기 때문에 더 많은 잡종을 볼 것으로 기대합니다. readymades 만 사용하려는 연구원은 세계에서 아름다운 readymades가 많지 않기 때문에 어려움을 겪을 것입니다. 반면에 custommades 만 사용하려는 연구원은 규모를 희생 할 것입니다. 그러나 하이브리드 방식은 독창적 인 방식으로 제공되는 질문과 데이터 사이의 긴밀한 맞춤을 통해 독창적 인 방식으로 제공되는 규모를 결합 할 수 있습니다.
우리는 4 가지 경험적 장 각각에서 이러한 잡종의 예를 보았다. 2 장에서 Google 독감 트렌드가 빠른 예측을 산출하기 위해 확률 기반 전통 측정 시스템 (CDC 인플루엔자 감시 시스템)과 상시 배치되는 대용량 데이터 시스템 (검색어)을 결합한 방법을 보았습니다 (Ginsberg et al. 2009) . 3 장에서 우리는 Stephen Ansolabehere와 Eitan Hersh (2012) 가 실제로 투표 한 사람들의 특성에 대해 더 자세히 알기 위해 미리 만들어진 정부 행정 데이터와 맞춤형 설문 조사 데이터를 결합하는 방법을 보았습니다. 4 장에서, 우리는 Opair 실험이 수백만 명의 사람들의 행동에 사회적 규범의 영향을 연구하기 위해 맞춤형 처리로 미리 준비된 전기 측정 인프라를 결합한 방법을 보았습니다 (Allcott 2015) . 마지막으로 5 장에서 Kenneth Benoit과 동료 (2016) 가 연구원이 정책 토론의 역 동성을 연구하는 데 사용할 수있는 데이터를 만들기 위해 정당이 만든 미리 준비된 일련의 선언서에 맞춤식 군중 코딩 프로세스를 적용하는 방법을 보았습니다.
이 네 가지 예는 모두 미래에 강력한 전략이 연구를 위해 만들어지지 않은 큰 데이터 소스를 연구에 더 적합한 추가 정보로 풍부하게 만드는 것임을 보여줍니다 (Groves 2011) . 그것이 custommade 또는 readymade로 시작하든,이 하이브리드 스타일은 많은 연구 문제에 대해 큰 약속을합니다.