2.4.1 Počítanie veci
Jednoduché počítanie môže byť zaujímavé, ak budete kombinovať je dobrá otázka s dobrými dátami.
Aj keď je formulované sofistikované znejúce jazyk, veľa sociálneho výskumu je naozaj len počítanie veci. Vo veku spracovanie veľkých objemov dát, výskumníci môžu počítať viac ako inokedy, ale to automaticky neznamená, že výskum by mal byť zameraný na počítanie stále viac a viac vecí. Namiesto toho, ak budeme robiť dobrý výskum s veľkými dátami, musíme si položiť otázku: aké veci sa oplatí počítať? To sa môže zdať ako úplne subjektívne záležitosť, ale tam sú niektoré všeobecné vzory.
Často so študentmi motivovať k počítanie výskumu tým, že hovorí: Idem počítať niečo, čo ešte nikto počítal predtým. Napríklad, študent by sa povedať, mnohí ľudia študovali migrantom a mnohí ľudia študovali dvojčatá, ale nikto študoval migrujúci dvojčatá. Motivácia absenciou zvyčajne nevedie k dobrým výskumu. Samozrejme, že môžu existovať dobré dôvody, prečo študovať migrujúci dvojčatá, ale skutočnosť, že neboli skúmané skôr, neznamená, že by mali byť študované teraz. Nikto nikdy počítal počet vlákien na koberci v mojej kancelárii, ale to automaticky neznamená, že by to mohol byť dobrý výskumný projekt. Motivácia absenciou je trochu ako hovoriť: Pozrite sa, tam je diera tam a budem tvrdo pracovať, než sa naplní. Ale nie každý otvor musí byť vyplnené.
Namiesto motivovanie absencií, myslím, že počítanie vedie k dobrým výskumu v dvoch situáciách, kedy sa výskum je zaujímavý alebo dôležitý (alebo v ideálnom prípade oboje). Napríklad merania miery nezamestnanosti je dôležitá, pretože je ukazovateľ ekonomiky, ktorá poháňa politické rozhodnutia. Všeobecne platí, že ľudia majú dobrú predstavu o tom, čo je dôležité. Tak, vo zvyšku tohto oddielu, budem poskytovať tri príklady, kedy počítanie je zaujímavé. V každom prípade, výskumníci boli nepočítajúc náhodne, skôr počítali vo veľmi špecifickom prostredí, ktoré odhalila závažné poznatky do viac všeobecných myšlienok o tom, ako sociálne systémy fungujú. Inými slovami, veľa z toho, čo robí tieto konkrétne počítanie cvičenia zaujímavé, nie je v samotná dáta, pochádza z týchto viac všeobecných myšlienok.
Nižšie budem prezentovať tri príklady: 1) na pracovné správanie taxikárov v New Yorku (§ 2.4.1.1), 2) formácie priateľstva študentov (§ 2.4.1.2) a 3) mediálne správanie sociálne cenzúra čínskej vlády (§ 2.4.1.3). Tieto príklady zdieľať je, že všetci ukazujú, že počítanie veľkých objemov dát môžu byť použité na testovanie teoretické predpovede. V niektorých prípadoch veľké dátové zdroje umožňujú vykonávať túto počítanie relatívne priamo (ako je tomu v prípade New York taxi). V iných prípadoch, výskumní pracovníci budú musieť zaoberať neúplnosti zlúčením dát dohromady a operationalizing teoretické konštrukty (ako v prípade tvorby priateľstva); a v niektorých prípadoch budú výskumníci musieť zbierať svoje pozorovacie dáta (ako v prípade cenzúry sociálnych médií). Ako Dúfam, že tieto príklady ukazujú, pre výskumných pracovníkov, ktorí sú schopní klásť zaujímavé otázky, spracovanie veľkých objemov dát je veľmi sľubná.
