1.4.2 복잡성을 통해 단순성

복잡한 연구는 놀라운 무언가의 사람을 설득 할 수 없다. 당신이 마음을 변화에 관심 있다면, 당신의 연구는 간단합니다.

디지털 시대의 사회 연구는 종종 공상 알고리즘과 정교한 컴퓨팅으로 복잡성과 연관되어 있습니다. 가장 설득력 사회적 조사 종종 단순한 때문 불행. 명확하게하기 위해, 간단한 조사 쉬운 연구 동일하지 않다. 사실, 간단한 조사를 작성하는 것이 매우 어렵다.

간단한 연구를 선호하는 가장 중요한 이유는 믿을 수 예기치 않은 결과를 만들 수있는 유일한 방법이라는 것이다. 예를 들어, 당신은 단지 믿을 수 없을만큼 복잡한 방법을 사용하여 몇 가지 조사를 실시했다고 상상한다. 결과가 기대와 일치하는 경우에, 당신은 아마 그들을 받아 들일 것입니다. 예상치 못한 결과를 수락하거나 복잡한 방법론을 의심 : 결과는 예상과 다른 경우 그러나, 당신은 두 가지 옵션이 있습니다. 내 생각 엔 당신이 훨씬 더 복잡한 방법을 의심 할 가능성이 있다는 것입니다. 이는 완벽한 의미가 있지만, 더 복잡한 방법은, 더 적은 가능성이 실제로 믿게 예기치 않은 결과를 생성하는 것을 의미한다. 어떤 시점에서, 방법은 당신이 믿을 수있는 유일한 결과는 당신이 예상과 일치하는 것을 너무 복잡 될 수 있습니다. 연구는 당신의 마음을 바꿀 수 있어야한다 : 그 시점에서, 연구는 매우 중요한 무언가를 잃었다.

당신이 다른 사람의 마음을 변경하려고 시작하면 내가 방금 설명한 문제는 더욱 심각하다. 다른 사람에게 예기치 않은 결과를 가지고 연구의 믿을 수 없을만큼 복잡한 조각을 제시 상상해보십시오. 즉, 다른 사람이 당신의 코드를 작성하고이 예기치 않은 결과를 수락하거나 복잡한 방법론을 의심의 선택에 직면 그래서 당신의 데이터를 통해 작업 개월 동안하지 않은, 그들은 거의 확실 복잡한 방법을 의심 할 것입니다. 당신이 그들의 마음을 변경 다른 사람을 설득 관심 있다면, 당신의 연구는 간단합니다.

간단한 조사 질문 및 데이터 사이의 자연스러운 착용감에서 오는; 즉, 좋은 연구 디자인입니다. 가난한 연구 디자인은, 그러나, 그들은 적합하지 않은 질문에 데이터를 스트레칭에서 온 추악한 복잡성에 연결됩니다. 이 책은 질문과 데이터 사이의 자연스러운 착용감을 만드는 두 가지 방법에 초점을 맞추고 있습니다. 첫째,이 책은 당신이 당신의 데이터의 현실적인 질문을하는 데 도움이됩니다. 둘째,이 책은 당신이 당신의 질문에 대답 할 수있는 권리 데이터를 수집하는 데 도움이됩니다.