7.2.1 การผสมผสานของผลิตภัณฑ์สำเร็จรูปและของที่ระลึก

กลยุทธ์ที่ไม่ซ้ำแบบเดิม ๆ หรือกลยุทธ์ Custommade ที่สมบูรณ์สามารถใช้ความสามารถของยุคดิจิทัลได้อย่างเต็มที่ ในอนาคตเราจะสร้างลูกครึ่ง

ในบทนำผมเปรียบเทียบสไตล์สำเร็จรูปของ Marcel Duchamp กับสไตล์ Custommade ของ Michelangelo ความคมชัดนี้ยังรวบรวมความแตกต่างระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลซึ่งมักจะทำงานร่วมกับ readymades และนักวิทยาศาสตร์ทางสังคมซึ่งมักจะทำงานกับ custommades อย่างไรก็ตามในอนาคตฉันคาดหวังว่าเราจะเห็นลูกครึ่งมากขึ้นเนื่องจากแต่ละวิธีที่บริสุทธิ์มี จำกัด นักวิจัยที่ต้องการใช้เฉพาะ readymades จะต่อสู้เพราะมีไม่มาก readymades สวยงามในโลก นักวิจัยที่ต้องการใช้เฉพาะ custommades ในมืออื่น ๆ จะไปเสียสละระดับ อย่างไรก็ตามวิธีการแบบผสมผสานสามารถรวมมาตราส่วนที่มากับ readymades ด้วยความกระชับพอดีระหว่างคำถามและข้อมูลที่มาจาก custommades

เราได้เห็นตัวอย่างของลูกผสมเหล่านี้ในแต่ละบทเชิงประจักษ์สี่เล่ม ในบทที่ 2 เราได้ดูว่า Google Flu Trends รวมระบบข้อมูลขนาดใหญ่ตลอดเวลา (แบบสอบถามการค้นหา) ไว้ด้วยระบบการวัดแบบดั้งเดิม (ระบบการเฝ้าระวังไข้หวัดใหญ่ CDC) เพื่อสร้างประมาณการที่เร็วขึ้น (Ginsberg et al. 2009) ในบทที่ 3 เราได้ทราบว่า Stephen Ansolabehere และ Eitan Hersh (2012) รวมข้อมูลการสำรวจที่กำหนดเองกับข้อมูลการบริหารของรัฐบาลที่พร้อมแล้วเพื่อที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับลักษณะของคนที่ลงคะแนนจริง ในบทที่ 4 เราได้เห็นว่าการทดลองของ Opower ได้รวมโครงสร้างพื้นฐานในการวัดค่าไฟฟ้าสำเร็จรูปด้วยการรักษาด้วยวิธีการที่เป็นประโยชน์เพื่อศึกษาผลกระทบของบรรทัดฐานทางสังคมต่อพฤติกรรมของผู้คนนับล้าน (Allcott 2015) ในท้ายที่สุดในบทที่ 5 เราได้เห็นว่าเคนเน็ ธ เบอนัวต์และเพื่อนร่วมงาน (2016) ใช้กระบวนการเข้ารหัสฝูงชนแบบแบ่งส่วนบุคคลเพื่อสร้าง manifestos ที่สร้างขึ้นโดยพรรคการเมืองเพื่อสร้างข้อมูลที่นักวิจัยสามารถใช้เพื่อศึกษาพลวัตของการอภิปรายนโยบายได้หรือไม่

ทั้งสี่ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพในอนาคตคือการเพิ่มแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ซึ่งไม่ได้สร้างขึ้นเพื่อการวิจัยพร้อมด้วยข้อมูลเพิ่มเติมที่เหมาะสมสำหรับการวิจัย (Groves 2011) ไม่ว่าจะเป็นการเริ่มต้นด้วย custommade หรือ readymade รูปแบบไฮบริดนี้ถือเป็นสัญญาที่ยอดเยี่ยมสำหรับปัญหาการวิจัยหลายอย่าง