دیباچے

یہ کتاب کولمبیا یونیورسٹی میں ایک تہھانے میں 2005 میں شروع ہوا. اس وقت، میں ایک گریجویٹ طالب علم تھا، اور میں ایک آن لائن تجربہ چل رہا تھا جو آخر میں اپنے مقالے بن جائے گا. میں تم سب کو اس باب کے سائنسی حصوں کے بارے میں بتاتی ہوں باب 4 میں، لیکن اب میں آپ کو اپنے مقالہ میں یا میرے کسی بھی کاغذات میں نہیں جو کچھ کے بارے میں بتانا چاہتا ہوں. اور یہ کچھ ہے کہ بنیادی طور پر تبدیل کر دیا گیا ہے کہ میں تحقیق کے بارے میں سوچتا ہوں. ایک صبح، جب میں اپنے تہھانے کے دفتر میں آیا تو، میں نے پتہ چلا کہ برازیل کے تقریبا 100 لوگ رات بھر میں اپنے تجربے میں حصہ لیا. یہ سادہ تجربہ میرے ساتھ گہرا اثر تھا. اس وقت، میرے دوست تھے جو روایتی لیب تجربات چل رہے تھے، اور مجھے پتہ تھا کہ ان تجربات میں انھوں نے بھرتی، نگرانی اور لوگوں کو حصہ لینے کے لۓ کتنا مشکل کیا تھا؛ اگر وہ ایک ہی دن میں 10 افراد چلا سکتے ہیں تو یہ اچھی پیش رفت تھی. تاہم، میری آن لائن تجربے کے ساتھ، میں سو رہا تھا جبکہ 100 افراد نے حصہ لیا. جب آپ سو رہے ہیں تو آپ کی تحقیق کرنا کرنا سچا ثابت ہوسکتا ہے، لیکن یہ نہیں ہے. ٹیکنالوجی میں تبدیلیاں - خاص طور پر ڈیجیٹل عمر تک ینالاگ کی عمر سے منتقلی کا مطلب یہ ہے کہ اب ہم نئے طریقوں میں سوشل ڈیٹا جمع اور تجزیہ کر سکتے ہیں. یہ کتاب ان نئے طریقوں سے سماجی تحقیق کے بارے میں ہے.

یہ کتاب سماجی سائنسدانوں کے لئے ہے جو زیادہ اعداد و شمار سائنس، اعداد و شمار سائنسدانوں کو کرنا چاہتے ہیں جو زیادہ سماجی سائنس کرنا چاہتے ہیں، اور ان دونوں شعبوں کے ہائبرڈ میں دلچسپی رکھتے ہیں. اس کتاب کو دیئے گئے ہیں جو اس کے لئے ہے، یہ کہنے لگے کہ یہ صرف طالب علموں اور پروفیسروں کے لئے نہیں ہے. اگرچہ، میں فی الحال ایک یونیورسٹی (پرنسٹن) میں کام کرتا ہوں، میں نے بھی حکومت میں (امریکی مردم شماری بیورو میں) اور ٹیک صنعت (مائیکروسافٹ ریسرچ میں) میں بھی کام کیا ہے لہذا میں جانتا ہوں کہ باہر سے باہر ہونے والے بہت دلچسپ تحقیقات موجود ہیں. یونیورسٹیوں. اگر آپ سوچتے ہیں کہ آپ جو سماجی تحقیق کے طور پر کیا کرتے ہیں، تو یہ کتاب آپ کے لئے ہے، اس بات کا کوئی فرق نہیں ہے کہ آپ کہاں کام کرتے ہیں یا آپ اس وقت کس قسم کی تکنیک استعمال کرتے ہیں.

جیسا کہ آپ نے پہلے ہی محسوس کیا ہوسکتا ہے، اس کتاب کا سر بہت سے دیگر تعلیمی کتابوں سے تھوڑا مختلف ہے. یہ جان بوجھ کر ہے. یہ کتاب ایک معاشی سماجی سائنس پر ایک گریجویٹ سیمینار سے ابھر گیا جس نے میں 2007 کے بعد سے سوسائولوجی ڈپارٹمنٹ میں پرنسٹن میں سیکھا ہے، اور میں اس سیمینار سے کچھ توانائی اور حوصلہ افزائی پر قبضہ کرنا چاہوں گا. خاص طور پر، میں یہ کتاب چاہتا ہوں کہ تین خصوصیات ہیں: میں چاہتا ہوں کہ یہ مددگار، مستقبل پر مبنی، اور امید مند ہوں.

مددگار : میرا مقصد ایک ایسی کتاب لکھنا ہے جو آپ کے لئے مددگار ہے. لہذا، میں ایک کھلا، غیر رسمی، اور مثال کے طور پر مبنی انداز میں لکھنے کے لئے جا رہا ہوں. یہی وجہ ہے کہ میں سب سے اہم چیز جسے میں پہنچنا چاہتا ہوں، سماجی تحقیق کے بارے میں سوچنے کا ایک خاص طریقہ ہے. اور، میرا تجربہ یہ بتاتا ہے کہ اس طرح کے سوچ کے راستے کو پہنچنے کا بہترین طریقہ غیر رسمی طور پر ہے اور بہت سے مثال کے ساتھ. اس کے علاوہ، ہر باب کے اختتام میں، میرے پاس "اگلے پڑھنے کے لئے کیا" ہے، جس میں آپ کو متعارف کرانے والے بہت سے موضوعات پر مزید تفصیلی اور تکنیکی ریڈنگ میں منتقل کرنے میں مدد ملے گی. آخر میں، مجھے امید ہے کہ یہ کتاب آپ کی تحقیقات اور دوسروں کی تحقیقات کا جائزہ لینے میں مدد کرے گی.

مستقبل پر مبنی : یہ کتاب آج موجود موجود ڈیجیٹل نظام کا استعمال کرتے ہوئے سماجی تحقیق کرنے میں مدد کرے گا اور جو مستقبل میں پیدا ہوجائے گی. میں 2004 میں اس قسم کی تحقیقات کرنا شروع کروں گا، اور اس کے بعد سے میں بہت سے تبدیلیوں کو دیکھتا ہوں، اور مجھے یقین ہے کہ آپ کے کیریئر کے دوران آپ کو بھی کئی تبدیلیوں کا سامنا ہوگا. تبدیلی کے چہرے میں متعلقہ رہنے کے لئے چال تجزیہ ہے . مثال کے طور پر، یہ ایک ایسی کتاب نہیں بنتی جو آپ کو ٹویٹر ای API کا استعمال کیسے کرتا ہے، جیسا کہ یہ آج موجود ہے؛ اس کے بجائے، یہ آپ کو سکھایا جا رہا ہے کہ بڑے اعداد و شمار کے وسائل (باب 2) سے کیسے سیکھنا پڑتا ہے. یہ ایک ایسی کتاب نہیں ہے جو آپ کو ایمیزون میکانی ترک پر تجربات چلانے کے لئے مرحلہ وار ہدایت دیتا ہے؛ اس کے بجائے، یہ آپ کو سکھایا جا رہا ہے کہ کس طرح ڈیجیٹل عمر کے بنیادی ڈھانچے پر انحصار کرنے والے تجربات کو ڈیزائن اور تشریح کرنا (باب 4). abstraction کے استعمال کے ذریعے، مجھے امید ہے کہ یہ بروقت موضوع پر ایک گزری کتاب ہوگی.

اصلاحی : دو برادری جو اس کتاب میں مصروف ہیں - سماجی سائنسدانوں اور اعداد و شمار سائنسدانوں کو بہت مختلف پس منظر اور مفادات ہیں. ان سائنس سے متعلق اختلافات کے علاوہ، جس میں میں نے کتاب کے بارے میں بات کی ہے، میں نے یہ بھی محسوس کیا ہے کہ یہ دو برادری مختلف طرزیں ہیں. ڈیٹا سائنسدانوں کو عام طور پر حوصلہ افزائی کی جاتی ہے؛ وہ گلاس کو نصف طور پر دیکھتے ہیں. دوسری طرف سوشل سائنسدان، عام طور پر زیادہ اہم ہیں؛ وہ گلاس کو نصف خالی طور پر دیکھتے ہیں. اس کتاب میں، میں ایک ڈیٹا سائنسدان کے امید مند سر کو اپنانے جا رہا ہوں. لہذا، جب میں مثالیں پیش کرتا ہوں، میں آپ کو بتاتا ہوں کہ میں ان مثالوں کے بارے میں کیا پسند کرتا ہوں. اور، جب میں مثال کے ساتھ مسائل کا اشارہ کروں گا- اور میں ایسا کروں گا کیونکہ کوئی تحقیق بالکل کامل نہیں ہے. میں ان مسائل کو مثبت طریقے سے پیش کرنے کی کوشش کروں گا جس میں مثبت اور امید مند ہوں. میں تنقید کرنے کے لئے اہم نہیں ہوں جا رہا ہوں - میں نازک بننا چاہتا ہوں تاکہ میں بہتر تحقیقات میں مدد کر سکوں.

ہم اب بھی ڈیجیٹل عمر میں سماجی تحقیق کے ابتدائی دنوں میں ہیں، لیکن میں نے کچھ غلط فہمیاں دیکھی ہیں جو اتنا معمول ہے کہ اس سے پہلے وہ یہاں تک کہ وہ یہاں سے خطاب کرنے کے لئے سمجھتا ہے. ڈیٹا سائنسدانوں سے، میں نے دو عام غلط فہمیاں دیکھی ہیں. سب سے پہلے یہ سوچ رہا ہے کہ زیادہ سے زیادہ اعداد و شمار خود بخود مسائل کو حل کرتی ہیں. تاہم، سماجی تحقیق کے لئے، یہ میرا تجربہ نہیں ہے. حقیقت میں، سماجی تحقیق کے لئے، بہتر اعداد و شمار - جیسا کہ زیادہ سے زیادہ اعداد و شمار کی مخالفت کی جا سکتی ہے. دوسری غلط فہمی جس نے مجھے سائنسدانوں سے دیکھا ہے یہ سوچ رہا ہے کہ سماجی سائنس صرف عام احساس کے ارد گرد فکسسی بات کا ایک گروپ ہے. یقینا، ایک سماجی سائنسدان کے طور پر - خاص طور پر سماجی ماہر کے طور پر - میں اس سے متفق نہیں ہوں. سمارٹ لوگوں کو ایک طویل عرصہ سے انسانی رویے کو سمجھنے کے لئے سخت محنت کر رہا ہے، اور اس طرح سے اس کوشش سے جمع ہونے والی حکمت کو نظرانداز کرنے کے لئے یہ ناواقف لگتا ہے. میری امید یہ ہے کہ یہ کتاب آپ کو اس حکمت سے کچھ پیش کرے گا جس طرح سے سمجھنے میں آسان ہے.

سماجی سائنسدانوں نے، میں نے دو عام غلط فہمیاں بھی دیکھی ہیں. سب سے پہلے، میں نے کچھ لوگوں کو دیکھا ہے کہ چند خراب کاغذات کی وجہ سے ڈیجیٹل عمر کے اوزار کے ذریعہ سماجی تحقیق کے پورے خیال کو لکھتے ہیں. اگر آپ اس کتاب کو پڑھ رہے ہیں تو، شاید آپ نے کاغذات کا ایک گروپ پڑھ لیا ہے جو سوشل میڈیا کے اعداد و شمار کا استعمال کرتے ہیں جس میں پابند یا غلط (یا دونوں) ہیں. میرے پاس بھی ہے تاہم، ان مثالوں سے نتیجہ اخذ کرنے کے لئے یہ ایک سنگین غلطی ہوگی کہ تمام ڈیجیٹل عمر سماجی تحقیق خراب ہے. دراصل آپ نے کاغذات کا ایک گروپ بھی پڑھا ہے جو سروے کے اعداد و شمار کا استعمال کرتے ہیں جس میں پابندی یا غلط ہے، لیکن آپ سروے کے ذریعے تمام تحقیقات نہیں لکھیں گے. یہی وجہ ہے کہ آپ جانتے ہیں کہ سروے کے اعداد و شمار کے ساتھ بہت اچھا تحقیق ہے، اور اس کتاب میں میں آپ کو دکھانے کے لئے جا رہا ہوں کہ ڈیجیٹل عمر کے آلات کے ساتھ بھی بہت اچھا تحقیق بھی ہو.

دوسرا عام غلط فہمی جس نے مجھے سماجی سائنسدانوں سے دیکھا ہے وہ مستقبل کے ساتھ موجود ہے. جب ہم ڈیجیٹل عمر میں سماجی تحقیق کا جائزہ لیں تو میں تحقیق کرنے جا رہا ہوں - یہ ضروری ہے کہ ہم دو مختلف سوالات پوچھیں: "ابھی ابھی تحقیقاتی کام کی اس انداز کو کس طرح ٹھیک ہے؟" اور "یہ انداز کتنا اچھا ہوگا مستقبل میں تحقیق کا کام؟ "محققین کو پہلا سوال جواب دینے کے لئے تربیت دی جاتی ہے، لیکن اس کتاب کے لئے میں سوچتا ہوں کہ دوسرا سوال زیادہ اہم ہے. یہ ہے کہ، اگرچہ ڈیجیٹل عمر میں سماجی تحقیق نے ابھی تک بڑے پیمانے پر، پیراگراف تبدیل کرنے والی دانشورانہ شراکت کی پیداوار نہیں کی ہے، ڈیجیٹل عمر کی تحقیق میں بہتری کی شرح ناقابل یقین حد تک تیزی سے ہے. یہ موجودہ سطح سے کہیں زیادہ تبدیلی کی شرح ہے- اس سے مجھے ڈیجیٹل عمر کی تحقیق بہت دلچسپ ہے.

اگرچہ یہ آخری پیراگراف ممکنہ طور پر مستقبل میں کچھ غیر متوقع وقت پر ممکنہ امیر پیش کرنے لگے ہو، میرا مقصد کسی بھی قسم کی تحقیق پر آپ کو فروخت نہیں کرنا ہے. میں ذاتی طور پر ٹویٹر، فیس بک، گوگل، مائیکروسافٹ، ایپل، یا کسی بھی دوسرے ٹیک کمپنی میں حصص نہیں رکھتا ہوں (اگرچہ، مکمل افشاء کرنے کے لئے، مجھے یاد رکھنا چاہئے کہ میں نے مائیکرو مائیکروسافٹ، گوگل، اور فیس بک). لہذا، اس کتاب میں، میرا مقصد ایک معتبر تارکین وطن رہنا ہے، آپ کو تمام دلچسپ نئی چیزوں کے بارے میں بتاؤ جو ممکن ہے، آپ کو چند ایسے نیٹ ورکوں سے دور رہنمائی دیتی ہے جو میں نے دیکھا ہے (اور کبھی کبھار اپنے آپ میں گر گیا) .

سماجی سائنس اور اعداد و شمار کے سائنس کا وقفہ کبھی کبھی کمپیوٹنگ سوشل سوسائٹی کہا جاتا ہے. کچھ یہ سمجھتے ہیں کہ یہ تکنیکی میدان ہے، لیکن یہ روایتی احساس میں تکنیکی کتاب نہیں ہوگی. مثال کے طور پر، بنیادی متن میں کوئی مساوات نہیں ہیں. میں نے اس کتاب کو اس طرح لکھنے کا انتخاب کیا تھا کیونکہ میں ڈیجیٹل عمر میں سماجی تحقیق کا جامع نقطہ نظر پیش کرنا چاہتا ہوں، بشمول بڑے ڈیٹا وسائل، سروے، تجربات، بڑے پیمانے پر تعاون اور اخلاقیات شامل ہیں. یہ ان سبھی موضوعات کو ڈھونڈنا اور ہر ایک کے بارے میں تکنیکی تفصیلات فراہم کرنا ناممکن ہو گیا. اس کے بجائے، ہر باب کے اختتام پر "اگلے پڑھنے کے لئے کیا سیکشن" میں زیادہ تکنیکی مادہ کی طرف اشارہ کیا جاتا ہے. دوسرے الفاظ میں، یہ کتاب آپ کو کسی مخصوص حساب کے بارے میں کیسے سکھانے کے لئے ڈیزائن کرنے کے لئے ڈیزائن نہیں کیا گیا ہے؛ بلکہ، یہ آپ کو سماجی تحقیق کے بارے میں سوچنے کے راستے کو تبدیل کرنے کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے.

ایک کتاب میں اس کتاب کا استعمال کیسے کریں

جیسا کہ میں نے پہلے کہا تھا، یہ کتاب مجازی سماجی سائنس پر گریجویٹ سیمینار سے حصہ لیا جس میں میں 2007 سے پرنسسٹن میں سیکھا رہا ہوں. چونکہ آپ کورس کو سکھانے کے لئے اس کتاب کا استعمال کرنے کے بارے میں سوچ رہے ہو، میں نے سوچا کہ یہ میرے لئے مددگار ثابت ہوسکتا ہے کہ یہ کس طرح میرے کورس سے باہر نکل گیا ہے اور مجھے یہ تصور ہے کہ یہ کس طرح دوسرے کورسوں میں استعمال کیا جا رہا ہے.

کئی سالوں کے لئے، میں نے اپنے کورس کو کتاب کے بغیر سکھایا؛ میں صرف مضامین کا مجموعہ تفویض کروں گا. جب طالب علم ان مضمونوں سے سیکھنے میں کامیاب تھے تو اکیلے مضامین اس تصوراتی تبدیلیوں کی راہنمائی نہیں کررہے تھے جو میں پیدا کرنے کی امید کر رہا تھا. لہذا، طالب علموں کی بڑی تصویر کو دیکھنے میں مدد کے لئے میں اکثر وقت گزارے، نقطہ نظر، تناظر اور مشورہ فراہم کروں گا. یہ کتاب میری سبھی نظریات، تناظر اور مشورہ کو لکھنے کے لئے میری کوشش ہے جس میں کوئی لازمی شرط نہیں ہے- کسی بھی سوشل سائنس یا ڈیٹا سائنس کے لحاظ سے.

ایک سیمسٹر طویل عرصہ میں، میں اس کتاب کو جوڑنے کی سفارش کرتا ہوں کہ وہ مختلف اضافی ریڈنگ کے ساتھ. مثال کے طور پر، اس طرح کے کورس میں تجربات پر دو ہفتوں تک خرچ ہوسکتا ہے، اور آپ کو ڈیزائن کے ڈیزائن اور تجزیہ میں پری علاج کے بارے میں معلومات کے رول جیسے موضوعات پر ریڈنگ کے ساتھ باب 4 جوڑا سکتے ہیں؛ کمپنیوں میں بڑے پیمانے پر A / B ٹیسٹ کی طرف سے اٹھائے گئے اعداد و شمار اور کمپیوٹنگ کے مسائل؛ تجربات کے ڈیزائن خاص طور پر میکانزم پر توجہ مرکوز؛ اور ایمیزون میکانی ترک جیسے آن لائن لیبر مارکیٹوں کے شرکاء کو استعمال کرنے سے متعلق عملی، سائنسی اور اخلاقی مسائل. یہ پروگرامنگ سے متعلق پڑھنے اور سرگرمیوں کے ساتھ جوڑا جا سکتا ہے. ان بہت سے ممکنہ جوڑی کے درمیان مناسب انتخاب آپ کے کورس کے طالب علموں پر منحصر ہے (مثال کے طور پر، انڈر گریجویٹ، ماسٹر، یا پی ایچ ڈی)، ان کے پس منظر، اور ان کے مقاصد.

ایک سمسٹر لمبائی کے کورس میں ہفتے کے آخر میں دشواری سیٹ بھی شامل ہوسکتی ہے. ہر باب میں مختلف قسم کی سرگرمیاں ہیں جو دشواری کے لحاظ سے لیبل کیے جاتے ہیں: آسان ( )، درمیانے ( )، سخت ( )، اور بہت مشکل ( ). اس کے علاوہ، میں نے ہر مسئلہ کو اس مہارت کی طرف سے لیتا ہے جو اس کی ضرورت ہے: ریاضی ( )، کوڈنگ ( )، اور ڈیٹا جمع ( ). آخر میں، میں نے چند سرگرمیوں کو لیبل کیا ہے جو میری ذاتی پسندیدہ ہیں ( ). مجھے امید ہے کہ سرگرمیوں کے اس متنوع مجموعہ میں، آپ کو کچھ ایسے ملیں گے جو آپ کے طالب علموں کے لئے مناسب ہیں.

کورس میں اس کتاب کا استعمال کرتے ہوئے لوگوں کی مدد کرنے کے لئے، میں نے تدریس کے مواد کا مجموعہ شروع کیا ہے جیسے نصاب، سلائڈ، ہر باب کے لئے سفارش کردہ جوڑی، اور کچھ سرگرمیوں کے حل. آپ http://www.ittbybitbook.com پر ان مواد کو تلاش کرسکتے ہیں اور ان میں شراکت کرتے ہیں.