1.5 . Šios knygos apžvalga
Ši knyga išplečiama keturiais plačiais mokslinių tyrimų projektais: elgesio stebėjimu, klausimais, eksperimentais ir masinio bendradarbiavimo kūrimu. Kiekvienam iš šių metodų reikia skirtingo mokslo darbuotojų ir dalyvių santykių, o kiekvienas iš jų leidžia mums išmokti skirtingų dalykų. Tai yra, jei mes užduosime žmonėms klausimus, galime išmokti dalykų, kurių negalėjome išmokti tik stebėdami elgesį. Panašiai, jei atliksme eksperimentus, galėtume išmokti dalykų, kurie nebuvo įmanomi tik stebint elgesį ir užduoti klausimus. Galiausiai, jei bendradarbiausime su dalyviais, galime išmokti dalykų, kurių negalėjome išmokti stebėdami, klausdami jų arba įtraukdami juos į eksperimentus. Šie keturi metodai buvo naudojami tam tikra forma prieš 50 metų, ir aš esu įsitikinęs, kad jie vis dar bus naudojami tam tikra forma po 50 metų. Išskyrus vieną skyrių kiekvienam požiūriui, įskaitant etikos klausimus, kuriuos iškėlė šis požiūris, aš skiriu visą etikos skyrių. Kaip aprašyta Įžanginėje dalyje, pagrindinius skyrių tekstus aš laikysiu kaip galima švaresniu, o kiekviename skyriuje bus sudarytas skyrius "Ką skaityti toliau", kuriame pateikiama svarbi bibliografinė informacija ir nuorodos į išsamesnius medžiaga.
Žvelgiant į ateitį, 2 skyriuje ("Stebėjimo elgesys") apibūdinsiu, ką ir kaip mokslininkai gali išmokti stebėdami žmonių elgesį. Visų pirma aš daugiausia dėmesio skiriu dideliems duomenų šaltiniams, kuriuos sukūrė bendrovės ir vyriausybės. Atsakant į bet kokio konkretaus šaltinio informaciją, apibūdinsiu 10 bendrų didelių duomenų šaltinių ypatybių ir tai, kaip jie veikia tyrėjų sugebėjimą naudoti šiuos duomenų šaltinius tyrimams. Tada aš parodysiu tris tyrimo strategijas, kurias galima naudoti norint sėkmingai mokytis iš didelių duomenų šaltinių.
3 skyriuje ("Užduodami klausimai") aš pradėsiu parodyti, ką tyrėjai gali mokytis, peržengdami anksčiau turimus didelius duomenis. Visų pirma parodysiu, kad klausdami žmonių klausimų, mokslininkai gali išmokti dalykų, kurių negalima lengvai išmokti tik stebint elgesį. Siekiant organizuoti skaitmeninio amžiaus sukurtas galimybes, aš peržiūrėsiu tradicinę bendrą apklausos klaidų sistemą. Tada aš parodysiu, kaip skaitmeninis amžius leidžia taikyti naujus atrankos ir interviu metodus. Galiausiai apibūdinsiu dvi apklausos duomenų ir didelių duomenų šaltinių derinimo strategijas.
4 skyriuje ("Eksperimentų vykdymas") aš pradėsiu parodyti, ką tyrėjai gali išmokti, kai jie peržengia stebėjimo elgesį ir klausia apklausos. Visų pirma parodysiu, kaip atsitiktinių imčių kontroliuojami eksperimentai, kuriuose mokslininkas įsiterpia pasaulyje labai konkrečiu būdu, leidžia mokslininkams sužinoti apie priežastinius ryšius. Aš palyginsiu eksperimentų, kuriuos galėjome atlikti praeityje, tipus, kuriuos mes galime padaryti dabar. Šiame kontekste aprašysiu kompromisus, susijusius su pagrindinėmis skaitmeninių eksperimentų strategijomis. Galiausiai aš baigsiu kai kuriuos dizaino patarimus, kaip galite pasinaudoti skaitmeninių eksperimentų galia, ir apibūdinsiu kai kurias pareigas, kurios atsiranda dėl šios galios.
5 skyriuje ("Masinio bendradarbiavimo kūrimas") parodysiu, kaip mokslininkai gali kurti masinius bendradarbiavimus, pvz., "Crowdsourcing" ir "piliečių mokslą", kad atliktų socialinius tyrimus. Aprašydama sėkmingus masinio bendradarbiavimo projektus ir pateikdama keletą pagrindinių organizavimo principų, aš tikiuosi įtikinti jus dviejų dalykų: pirma, masinis bendradarbiavimas gali būti panaudotas socialiniams tyrimams, ir, antra, kad mokslininkai, kurie naudoja masinį bendradarbiavimą, galės išspręsti anksčiau atrodė neįmanoma.
6 skyriuje ("Etika") aš tvirtinu, kad mokslininkai turi sparčiai didėjančią galią dalyviams ir kad šie pajėgumai kinta greičiau nei mūsų normos, taisyklės ir įstatymai. Šis didėjančios galios derinimas ir nepakankamas susitarimas dėl to, kaip ši galia turėtų būti naudojama, palieka prasmingus tyrėjus sudėtingoje situacijoje. Norint išspręsti šią problemą, aš teigiu, kad mokslininkai turėtų laikytis principų grindžiamo požiūrio. Tai reiškia, kad mokslininkai turėtų vertinti savo mokslinius tyrimus taikydami galiojančias taisykles, kurias aš imsiu, kaip nurodyta, ir taikydami bendresnius etikos principus. Aš apibūdinsiu keturis nustatytus principus ir dvi etikos sistemas, kurios gali padėti nukreipti tyrėjų sprendimus. Galiausiai paaiškinsiu tam tikras konkrečias etines iššūkius, kurių manau, kad mokslininkai susidurs ateityje, ir aš pasiūlysiu praktinių patarimų, kaip dirbti regione, kuriame nėra neišspręstos etikos.
Galiausiai, 7 skyriuje ("Ateitis"), aš apžvelgsiu temas, kurios eina per knygą, ir naudosiu jas, kad galėtumėte spekuliuoti apie temas, kurios bus svarbios ateityje.
Socialiniai tyrimai skaitmeniniame amžiuje sujungs tai, ką anksčiau padarėme su labai skirtingomis ateities galimybėmis. Taigi socialinius tyrimus formuos tiek socialiniai mokslininkai, tiek duomenų mokslininkai. Kiekviena grupė turi kažką prisidėti, ir kiekvienas turi kažką mokytis.
