ਮੁੱਖ ਬੰਧ

ਇਹ ਕਿਤਾਬ 2005 ਵਿਚ ਕੋਲੰਬੀਆ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿਚ ਇਕ ਬੇਸਮੈਂਟ ਵਿਚ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਈ ਸੀ. ਉਸ ਵੇਲੇ, ਮੈਂ ਇੱਕ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਸੀ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਇੱਕ ਔਨਲਾਇਨ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ ਚਲਾ ਰਿਹਾ ਸੀ ਜੋ ਆਖਿਰਕਾਰ ਮੇਰਾ ਅਭਿਆਸ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ. ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਧਿਆਇ 4 ਵਿਚ ਉਸ ਤਜਰਬੇ ਦੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਹਿੱਸਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸਭ ਕੁਝ ਦੱਸਾਂਗਾ, ਪਰ ਹੁਣ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਅਜਿਹੀ ਗੱਲ ਬਾਰੇ ਦੱਸਣ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਜੋ ਮੇਰੇ ਖੋਜ-ਪਠਨ ਵਿਚ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਾਂ ਮੇਰੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਾਗਜ਼ ਵਿਚ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਅਤੇ ਇਹ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ ਤੇ ਬਦਲੀ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਮੈਂ ਖੋਜ ਦੇ ਬਾਰੇ ਸੋਚਦੀ ਹਾਂ. ਇਕ ਸਵੇਰ ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਬੇਸਮੈਂਟ ਦਫਤਰ ਆਇਆ ਤਾਂ ਮੈਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗਾ ਕਿ ਬ੍ਰਾਜ਼ੀਲ ਵਿਚ ਮੇਰੇ ਤਕਰੀਬਨ 100 ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਮੇਰੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿਚ ਹਿੱਸਾ ਲਿਆ ਸੀ. ਇਸ ਸਧਾਰਨ ਤਜਰਬੇ ਦਾ ਮੇਰੇ ਤੇ ਡੂੰਘਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸੀ ਉਸ ਵੇਲੇ, ਮੈਨੂੰ ਦੋਸਤ ਸਨ ਜੋ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾ ਰਹੇ ਸਨ, ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਪਤਾ ਸੀ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਲਈ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਭਰਤੀ ਕਰਨ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਕੁ ਮਿਹਨਤ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਸੀ; ਜੇ ਉਹ ਇਕ ਦਿਨ ਵਿਚ 10 ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਸਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਚੰਗੀ ਤਰੱਕੀ ਸੀ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੇਰੇ ਔਨਲਾਈਨ ਤਜਰਬੇ ਦੇ ਨਾਲ, ਮੈਂ ਸੌਣ ਵੇਲੇ 100 ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਹਿੱਸਾ ਲਿਆ ਸੀ . ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸੌਣ ਵੇਲੇ ਆਪਣੀ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਗੱਲ ਸੱਚ ਹੋਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਚੰਗੀ ਲੱਗ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿਚ ਬਦਲਾਅ - ਖਾਸ ਤੌਰ ਤੇ ਐਨਾਲਾਗ ਦੀ ਉਮਰ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਡਿਜੀਟਲ ਯੁੱਗ ਤੱਕ ਦਾ ਪਰਿਵਰਤਨ - ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਸਮਾਜਿਕ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ. ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਇਹਨਾਂ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿਚ ਸੋਸ਼ਲ ਖੋਜ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ.

ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਲਈ ਹੈ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਇੰਸ, ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸਦਾਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਹੋਰ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਵਿਚ ਰੁਚੀ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ. ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਜਿਸ ਨੂੰ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਇਹ ਬਿਨਾਂ ਇਹ ਕਹਿ ਕੇ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰਾਂ ਲਈ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੈਂ ਇਸ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ (ਪ੍ਰਿੰਸਟਨ) ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹਾਂ, ਮੈਂ ਸਰਕਾਰ (ਯੂਐਸ ਸੇਨਸੈਂਸ ਬਿਊਰੋ) ਤੇ ਅਤੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸੋਫਟ ਰਿਸਰਚ ਵਿੱਚ (ਟੈਕਸਟ ਇੰਡਸਟਰੀ ਵਿੱਚ) ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਜਾਣਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਧੀਆ ਖੋਜਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸੋਚਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਮਾਜਿਕ ਖੋਜ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਇਸ ਵੇਲੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਦੇ ਹੋ.

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦੇਖਿਆ ਹੋਵੇ, ਇਸ ਪੁਸਤਕ ਦੀ ਆਵਾਜ਼ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਹੋਰ ਅਕਾਦਮਿਕ ਕਿਤਾਬਾਂ ਤੋਂ ਕੁਝ ਵੱਖਰੀ ਹੈ ਇਹ ਇਰਾਦਤਨ ਹੈ ਇਹ ਕਿਤਾਬ 2007 ਤੋਂ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿਭਾਗ ਵਿਚ ਪ੍ਰਿੰਸਟਨ ਵਿਚ ਪੜ੍ਹਾਏ ਗਏ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸਮਾਜਕ ਵਿਗਿਆਨ ਬਾਰੇ ਇਕ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਸੈਮੀਨਾਰ ਤੋਂ ਉਭਰਿਆ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਸੈਮੀਨਾਰ ਤੋਂ ਕੁਝ ਊਰਜਾ ਅਤੇ ਉਤਸ਼ਾਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇ. ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮੈਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਇਸ ਪੁਸਤਕ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਗੁਣ ਹੋਣ: ਮੈਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਮਦਦਗਾਰ, ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮੁਖੀ ਅਤੇ ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ ਹੋਵੇ.

ਮਦਦਗਾਰ : ਮੇਰਾ ਟੀਚਾ ਇੱਕ ਕਿਤਾਬ ਲਿਖਣਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ. ਇਸਲਈ, ਮੈਂ ਇੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹਾ, ਗੈਰ-ਰਸਮੀ, ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਸ਼ੈਲੀ ਵਿੱਚ ਲਿਖਣ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ. ਇਹ ਇਸ ਕਰਕੇ ਹੈ ਕਿ ਜਿਸ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਮੈਂ ਦੱਸਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਉਹ ਸਮਾਜਿਕ ਖੋਜ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ ਦਾ ਇੱਕ ਖਾਸ ਤਰੀਕਾ ਹੈ. ਅਤੇ, ਮੇਰਾ ਅਨੁਭਵ ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੋਚਣ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਗੈਰ-ਰਸਮੀ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਹਨ. ਨਾਲ ਹੀ, ਹਰੇਕ ਚੈਪਟਰ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿਚ, ਮੇਰੇ ਕੋਲ "ਅੱਗੇ ਕੀ ਪੜ੍ਹਨਾ ਹੈ" ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਸੈਕਸ਼ਨ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਮੈਂ ਕਈ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਰੀਡਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਾਂਗਾ ਜੋ ਮੈਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹਾਂ. ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਮੈਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਤੁਹਾਨੂੰ ਖੋਜ ਕਰਨ ਅਤੇ ਦੂਜਿਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰੇਗੀ.

ਭਵਿੱਖ-ਮੁਖੀ : ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਅੱਜ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਮਾਜਿਕ ਖੋਜ ਨੂੰ ਕਰਨ ਵਿਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੇਗੀ ਅਤੇ ਉਹ ਭਵਿੱਖ ਵਿਚ ਬਣਾਈਆਂ ਜਾਣਗੀਆਂ. ਮੈਂ 2004 ਵਿਚ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਸੀ, ਅਤੇ ਉਦੋਂ ਤੋਂ ਹੀ ਮੈਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਬਦਲਾਅ ਦੇਖੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਯਕੀਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੈਰੀਅਰ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਤੁਸੀਂ ਵੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਬਦਲਾਅ ਦੇਖ ਸਕੋਗੇ. ਬਦਲਾਵ ਦੇ ਚਿਹਰੇ ਵਿਚ ਸੰਬੰਧਤ ਰਹਿਣ ਦੀ ਚਾਲ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਹੈ . ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਕਿਤਾਬ ਨਹੀਂ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅੱਜ ਟਵਿੱਟਰ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸ੍ਰੋਤਾਂ (ਅਧਿਆਇ 2) ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖਣਾ ਹੈ. ਇਹ ਇੱਕ ਕਿਤਾਬ ਨਹੀਂ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਮੇਜਨ ਮਕੈਨੀਕਲ ਟਕ 'ਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦਿੰਦੀ ਹੈ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਡਿਜਿਟਲ ਉਮਰ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ (ਅਧਿਆਇ 4) ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਰਾਹੀਂ, ਮੈਂ ਆਸ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਵਿਸ਼ਾ ਤੇ ਇੱਕ ਅਕਾਲ ਪੁਸਤਕ ਹੋਵੇਗੀ.

ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ : ਦੋਵਾਂ ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ ਜੋ ਇਸ ਪੁਸਤਕ ਵਿੱਚ ਰੁਝੇ ਹੋਏ ਹਨ-ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਤੇ ਡੈਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ-ਦੀ ਬਹੁਤ ਵੱਖ ਵੱਖ ਪਿਛੋਕੜ ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪੀਆਂ ਹਨ ਵਿਗਿਆਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਅੰਤਰਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜੋ ਕਿ ਮੈਂ ਕਿਤਾਬ ਵਿੱਚ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦਾ ਹਾਂ, ਮੈਂ ਇਹ ਵੀ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੋਵਾਂ ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਸਟਾਈਲਾਂ ਹਨ. ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਉਹ ਕੱਚ ਨੂੰ ਅੱਧਾ ਭਰਿਆ ਵੇਖਦੇ ਹਨ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਆਮ ਕਰਕੇ ਵਧੇਰੇ ਗੰਭੀਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਉਹ ਗਲਾਸ ਨੂੰ ਅੱਧੇ ਖਾਲੀ ਵਾਂਗ ਦੇਖਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਪੁਸਤਕ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਇੱਕ ਡੈਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਦੇ ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ ਆਵਾਜ਼ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ. ਇਸ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਉਦਾਹਰਣ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹਾਂ, ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਣ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਬਾਰੇ ਮੈਨੂੰ ਕੀ ਪਸੰਦ ਹੈ. ਅਤੇ, ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹਾਂ- ਅਤੇ ਮੈਂ ਇਹ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਕੋਈ ਖੋਜ ਪੂਰੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ- ਮੈਂ ਇਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦਰਸਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹਾਂਗਾ ਜੋ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ ਹੈ. ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੋਣ ਦੇ ਲਈ ਮੈਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਨਹੀਂ ਹੋਵਾਂਗਾ - ਮੈਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੋਣ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਮੈਂ ਬਿਹਤਰ ਰਿਸਰਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਾਂ.

ਅਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਡਿਜੀਟਲ ਦੀ ਉਮਰ ਵਿਚ ਸਮਾਜਿਕ ਖੋਜ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦਿਨਾਂ ਵਿਚ ਹਾਂ, ਪਰ ਮੈਂ ਕੁਝ ਗ਼ਲਤਫ਼ਹਿਮੀਆਂ ਨੂੰ ਵੇਖਿਆ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਥੇ ਮੁਖ਼ਾਤਬ ਹੋਣ ਲਈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਥੇ ਮੁਖ਼ਾਤਬ ਹੋਣ ਲਈ ਸਮਝਦਾ ਹੈ. ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਤੋਂ, ਮੈਂ ਦੋ ਆਮ ਗਲਤਫਹਿਮੀਆਂ ਨੂੰ ਵੇਖਿਆ ਹੈ. ਪਹਿਲਾ ਇਹ ਸੋਚ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਵਧੇਰੇ ਡਾਟਾ ਆਟੋਮੈਟਿਕਲੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੱਲ ਕਰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ. ਪਰ, ਸਮਾਜਿਕ ਖੋਜ ਲਈ, ਇਹ ਮੇਰਾ ਅਨੁਭਵ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ ਹੈ ਵਾਸਤਵ ਵਿਚ, ਸਮਾਜਿਕ ਖੋਜ ਲਈ, ਬਿਹਤਰ ਡਾਟਾ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਧੇਰੇ ਡਾਟਾ ਦੇ ਉਲਟ-ਹੋਰ ਮਦਦਗਾਰ ਲੱਗਦੇ ਹਨ. ਦੂਜੀ ਗ਼ਲਤਫ਼ਹਿਮੀ ਜੋ ਮੈਂ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸਦਾਨਾਂ ਤੋਂ ਦੇਖੀ ਹੈ ਉਹ ਇਹ ਸੋਚ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਇੱਕ ਆਮ ਸੋਚ ਦੇ ਆਸਪਾਸ ਲਪੇਟਿਆ ਚਰਚਾ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੈ. ਇਕ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਵਜੋਂ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਇਕ ਸਮਾਜ-ਵਿਗਿਆਨੀ ਵਜੋਂ, ਮੈਂ ਇਸ ਗੱਲ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਨਹੀਂ ਹਾਂ. ਚੁਸਤ ਲੋਕ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਮਨੁੱਖੀ ਵਤੀਰੇ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਮਿਹਨਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਸ ਯਤਨਾਂ ਤੋਂ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਅਕਲਮੰਦੀ ਜਾਪਦਾ ਹੈ. ਮੇਰੀ ਆਸ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਪੁਸਤਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜਿਹੀ ਕੋਈ ਬੁੱਧੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗੀ ਜੋ ਸਮਝਣ ਵਿਚ ਅਸਾਨ ਹੈ.

ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਤੋਂ, ਮੈਂ ਦੋ ਆਮ ਗਲਤਫਹਿਮੀਆਂ ਵੀ ਦੇਖੀਆਂ ਹਨ. ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਮੈਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਲੋਕ ਡਿਜੀਟਲ ਯੁੱਗ ਦੇ ਸਾਧਨ ਵਰਤ ਕੇ ਸਮਾਜਿਕ ਖੋਜ ਦੇ ਪੂਰੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਲਿਖਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਕੁਝ ਬੁਰੇ ਕਾਗਜ਼ਾਤ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਪੁਸਤਕ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉਹ ਕਾਗਜ਼ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵਰਤਦੇ ਹਨ ਜੋ ਬੇਮੇਲ ਜਾਂ ਗਲਤ ਹਨ (ਜਾਂ ਦੋਵੇਂ). ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਵੀ ਹੈ ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹਨਾਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਇਹ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਣਾ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਗ਼ਲਤੀ ਹੋਵੇਗੀ ਕਿ ਸਾਰੇ ਡਿਜੀਟਲ-ਉਮਰ ਸਮਾਜਿਕ ਖੋਜ ਬੁਰਾ ਹੈ. ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਕਾਗਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਪੜ੍ਹ ਲਿਆ ਹੈ ਜੋ ਸਰਵੇਖਣ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵਰਤਦੇ ਹਨ ਜੋ ਬੇਲਿਜ਼ ਜਾਂ ਗਲਤ ਹਨ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਸਾਰੇ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਲਿਖ ਸਕਦੇ. ਇਹ ਇਸ ਕਰਕੇ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਸਰਵੇਖਣ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਵਧੀਆ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਪੁਸਤਕ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਦਿਖਾਉਣ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਕਿ ਡਿਜੀਟਲ ਉਮਰ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਵਧੀਆ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ.

ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨਕਾਂ ਤੋਂ ਜੋ ਦੂਜੀ ਆਮ ਗਲਤਫਹਿਮਤੀ ਹੈ, ਉਹ ਹੈ ਭਵਿਖ ਨਾਲ ਮੌਜੂਦਾ ਨੂੰ ਉਲਝਾਉਣਾ. ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਡਿਜੀਟਲ ਯੁੱਗ ਵਿਚ ਸੋਸ਼ਲ ਰਿਸਰਚ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ- ਉਹ ਖੋਜ ਜਿਸਦਾ ਮੈਂ ਵਰਣਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ- ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੀਏ: "ਖੋਜ ਦੀ ਇਹ ਸ਼ੈਲੀ ਹੁਣ ਚੰਗੀ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ?" ਅਤੇ "ਇਹ ਸ਼ੈਲੀ ਕਿੰਨੀ ਵਧੀਆ ਹੋਵੇਗੀ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਾਰਜ? "ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਕਿਤਾਬ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੂਜਾ ਸਵਾਲ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ. ਇਹ ਤਾਂ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਡਿਜੀਟਲ ਯੁੱਗ ਵਿਚ ਸੋਸ਼ਲ ਰਿਸਰਚ ਅਜੇ ਤਕ ਵੱਡੇ, ਪੈਰਾਡੀਗਮ ਬਦਲਣ ਵਾਲੇ ਬੌਧਿਕ ਯੋਗਦਾਨਾਂ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਿਆ, ਪਰ ਡਿਜੀਟਲ-ਉਮਰ ਖੋਜ ਵਿਚ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਦਰ ਬੇਹੱਦ ਤੇਜ਼ ਹੈ. ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਇਹ ਦਰ ਮੌਜੂਦਾ ਪੱਧਰ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਹੈ-ਜੋ ਡਿਜੀਟਲ-ਉਮਰ ਦੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਮੇਰੇ ਲਈ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ

ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਆਖ਼ਰੀ ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫ ਤੁਹਾਨੂੰ ਭਵਿਖ ਵਿਚ ਕਿਸੇ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਮੇਂ ਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਦੌਲਤ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮੇਰਾ ਟੀਚਾ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਿਸਮ ਦੇ ਖੋਜ ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਹੀਂ ਵੇਚਣਾ ਹੈ. ਮੈਂ ਟਵਿੱਟਰ, ਫੇਸਬੁੱਕ, ਗੂਗਲ, ​​ਮਾਈਕਰੋਸੌਫਟ, ਐਪਲ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਤਕਨੀਕੀ ਕੰਪਨੀ ਵਿਚ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਸ਼ੇਅਰ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ (ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ ਲਈ, ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ, ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ, ਗੂਗਲ, ​​ਅਤੇ ਫੇਸਬੁੱਕ). ਇਸ ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਮੇਰਾ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਇਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਥਲੀਟ ਬਣੇ ਰਹਿਣਾ ਹੈ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਨਵੀਂ ਨਵੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਫਾਹਾਂ ਤੋਂ ਦੂਰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਮੈਂ ਦੂਜਿਆਂ ਵਿਚ ਦੇਖੇ ਹਨ (ਅਤੇ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿਚ ਡਿੱਗ ਪੈਂਦੇ ਹਨ) .

ਸਮਾਜਕ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਇੰਟਰਸੈਕਸ਼ਨ ਕਈ ਵਾਰੀ ਕੰਪੈਟੇਸ਼ਨਲ ਸੋਸ਼ਲ ਸਾਇੰਸ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਕੁਝ ਇਸ ਨੂੰ ਤਕਨੀਕੀ ਖੇਤਰ ਮੰਨਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਰਵਾਇਤੀ ਅਰਥਾਂ ਵਿਚ ਇਕ ਤਕਨੀਕੀ ਪੁਸਤਕ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ. ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਮੁੱਖ ਪਾਠ ਵਿਚ ਕੋਈ ਵੀ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ. ਮੈਂ ਕਿਤਾਬ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਿਖਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਂ ਡਿਜੀਟਲ ਉਮਰ ਵਿਚ ਸਮਾਜਿਕ ਖੋਜ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਸ੍ਰੋਤਾਂ, ਸਰਵੇਖਣਾਂ, ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ, ਜਨਤਕ ਸਹਿਯੋਗ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ. ਇਹ ਸਾਰੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨਾ ਅਸੰਭਵ ਹੋ ਗਿਆ ਅਤੇ ਹਰ ਇਕ ਬਾਰੇ ਤਕਨੀਕੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮੁਹੱਈਆ ਕੀਤੀ. ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਹਰੇਕ ਅਧਿਆਇ ਦੇ ਅਖੀਰ ਤੇ "ਅੱਗੇ ਕੀ ਪੜ੍ਹਨਾ ਹੈ" ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਤਕਨੀਕੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਨੁਕਤਿਆਂ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿਚ, ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਣਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ; ਨਾ ਕਿ, ਇਹ ਸਮਾਜਿਕ ਖੋਜਾਂ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸੋਚਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ.

ਇੱਕ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਇਸ ਪੁਸਤਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਹਾ ਸੀ, ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਕੰਪਨਟੇਸ਼ਨਲ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਸੈਮੀਨਾਰ ਤੋਂ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਉੱਭਰੀ ਹੈ ਜੋ ਮੈਂ 2007 ਤੋਂ ਪ੍ਰਿੰਸਟਨ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ. ਇਸ ਕੋਰਸ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਪੁਸਤਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹੋ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਸੋਚਿਆ ਕਿ ਇਹ ਮੇਰੇ ਲਈ ਇਹ ਦੱਸਣਾ ਸਹਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮੇਰੇ ਕੋਰਸ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਅੱਗੇ ਵਧਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਂ ਕਿਵੇਂ ਸੋਚਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਹੋਰ ਕੋਰਸਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ.

ਕਈ ਸਾਲਾਂ ਤਕ ਮੈਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਮੇਰੇ ਕੋਰਸ ਨੂੰ ਸਿਖਾਇਆ; ਮੈਂ ਸਿਰਫ਼ ਲੇਖਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦਾਇਰ ਕਰਾਂਗਾ. ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਇਹਨਾਂ ਲੇਖਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਸਨ, ਕੇਵਲ ਲੇਖ ਹੀ ਉਹਨਾਂ ਸੰਕਲਪਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮੈਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ. ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਕਲਾਸ ਵਿਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣ ਲਈ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਤਸਵੀਰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ, ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਸਲਾਹ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗਾ. ਇਹ ਪੁਸਤਕ ਮੈਂ ਉਸ ਸਭ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ, ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਸਲਾਹ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜਿਸ ਦਾ ਕੋਈ ਅਧਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਜਾਂ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ.

ਇੱਕ ਸੈਮੈਸਟਰ-ਲੰਬੇ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਇਸ ਪੁਸਤਕ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਵਧੀਕ ਰੀਡਿੰਗਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਾਂਗਾ. ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਅਜਿਹਾ ਕੋਰਸ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ 'ਤੇ ਦੋ ਹਫਤੇ ਦਾ ਸਮਾਂ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿਚ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੀਟਮੈਂਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਵਰਗੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਤੇ ਰੀਡਿੰਗ ਨਾਲ ਅਧਿਆਇ 4 ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹੋ; ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਕੰਪੋਟੇਸ਼ਨਲ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿਚ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਏ / ਬੀ ਟੈਸਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਉਠਾਏ ਗਏ; ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਖਾਸ ਤੌਰ ਤੇ ਤੰਤਰਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ; ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਲੇਬਰ ਮਾਰਕੀਟਾਂ ਵਿਚੋਂ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਵਿਹਾਰਕ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਮਾਜਾਨ ਮਕੈਨੀਕਲ ਟੁਕਰ. ਇਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਰੀਡਿੰਗ ਅਤੇ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਹਨਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਜੋੜਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਉਚਿਤ ਚੋਣ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਰਸ (ਜਿਵੇਂ ਅੰਡਰਗਰੈਜੂਏਟ, ਮਾਸਟਰਸ, ਜਾਂ ਪੀਐਚਡੀ), ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪਿਛੋਕੜ, ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਇੱਕ ਸਮੈਸਟਰ ਲੰਬਾਈ ਦੇ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਸਮੱਸਿਆ ਸੈੱਟ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਹਰ ਅਧਿਆਇ ਦੀਆਂ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਹੜੀਆਂ ਲੇਕਿਨ ਔਖੀਆਂ ਘੜੀਆਂ ਦਾ ਲੇਬਲ ਹਨ: ਆਸਾਨ ( ), ਮੱਧਮ ( ), ਹਾਰਡ ( ), ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਖ਼ਤ ( ). ਨਾਲ ਹੀ, ਮੈਂ ਹਰ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: ਗਣਿਤ ( ), ਕੋਡਿੰਗ ( ), ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ( ). ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਕੁਝ ਅਜਿਹੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਮੇਰੇ ਨਿੱਜੀ ਮਨਪਸੰਦ ਹਨ ( ). ਮੈਂ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਇਸ ਵੱਖਰੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਮਿਲੇਗਾ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ ਉਚਿਤ ਹਨ.

ਕੋਰਸਾਂ ਵਿਚ ਇਸ ਪੁਸਤਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿਚ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ, ਮੈਂ ਪੜ੍ਹਾਉਣ ਦੇ ਸਮਾਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਲੇਬਸ, ਸਲਾਇਡਾਂ, ਹਰੇਕ ਅਧਿਆਇ ਲਈ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜੋੜਾਂ ਅਤੇ ਕੁਝ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਹੱਲ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਹੈ. ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ- ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹੋ - http://www.bitbybitbook.com