1.2 Chào mừng bạn đến thời đại số
Thời đại kỹ thuật số ở khắp mọi nơi, nó đang phát triển, và nó đang thay đổi những gì có thể cho các nhà nghiên cứu.
Tiền đề trung tâm của cuốn sách này là kỷ nguyên số tạo ra cơ hội mới cho nghiên cứu xã hội. Các nhà nghiên cứu giờ đây có thể quan sát hành vi, đặt câu hỏi, chạy thử nghiệm và cộng tác theo những cách đơn giản là không thể trong quá khứ gần đây. Cùng với những cơ hội mới này có những rủi ro mới: các nhà nghiên cứu giờ đây có thể gây hại cho con người theo những cách không thể trong quá khứ gần đây. Nguồn gốc của những cơ hội và rủi ro này là sự chuyển tiếp từ độ tuổi tương tự sang kỷ nguyên số. Sự chuyển đổi này đã không xảy ra cùng một lúc - giống như một công tắc đèn bật - và, trên thực tế, nó chưa hoàn tất. Tuy nhiên, chúng tôi đã nhìn thấy đủ để biết rằng một cái gì đó lớn đang xảy ra.
Một cách để nhận thấy sự chuyển tiếp này là tìm kiếm những thay đổi trong cuộc sống hàng ngày của bạn. Nhiều thứ trong cuộc sống của bạn đã từng là tương tự hiện nay là kỹ thuật số. Có thể bạn đã từng sử dụng máy quay phim, nhưng bây giờ bạn sử dụng máy ảnh kỹ thuật số (có lẽ là một phần của chiếc điện thoại thông minh của bạn). Có lẽ bạn đã từng đọc một tờ báo vật lý, nhưng bây giờ bạn đọc một tờ báo trực tuyến. Có lẽ bạn đã sử dụng để trả tiền cho những thứ bằng tiền mặt, nhưng bây giờ bạn phải trả bằng thẻ tín dụng. Trong mỗi trường hợp, thay đổi từ analog sang kỹ thuật số có nghĩa là nhiều dữ liệu hơn về bạn đang bị bắt và lưu trữ kỹ thuật số.
Trong thực tế, khi nhìn vào tổng hợp, các hiệu ứng của quá trình chuyển đổi là đáng kinh ngạc. Lượng thông tin trên thế giới đang tăng lên nhanh chóng, và nhiều thông tin được lưu trữ kỹ thuật số, tạo điều kiện cho việc phân tích, truyền tải và hợp nhất (hình 1.1). Tất cả các thông tin số này được gọi là “dữ liệu lớn”. Ngoài sự bùng nổ của dữ liệu số, có sự tăng trưởng song song về khả năng tiếp cận với công suất tính toán (hình 1.1). Những xu hướng này — tăng số lượng dữ liệu kỹ thuật số và tăng tính khả dụng của máy tính — có khả năng sẽ tiếp tục trong tương lai gần.
Hình 1.1: Dung lượng lưu trữ thông tin và sức mạnh tính toán đang gia tăng đáng kể. Hơn nữa, lưu trữ thông tin hiện nay hầu như chỉ là kỹ thuật số. Những thay đổi này tạo ra những cơ hội đáng kinh ngạc cho các nhà nghiên cứu xã hội. Chuyển thể từ Hilbert and López (2011) , số liệu 2 và 5.
Với mục đích nghiên cứu xã hội, tôi nghĩ tính năng quan trọng nhất của thời đại số là máy tính ở mọi nơi . Bắt đầu từ các máy có kích thước phòng chỉ có sẵn cho các chính phủ và các công ty lớn, máy tính đã bị thu hẹp về kích thước và ngày càng gia tăng. Mỗi thập kỷ kể từ những năm 1980 đã chứng kiến một loại mới của máy tính xuất hiện: máy tính cá nhân, máy tính xách tay, điện thoại thông minh, và bộ vi xử lý hiện nay nhúng trong “Internet of Things” (ví dụ, máy tính bên trong của thiết bị như xe hơi, đồng hồ, và nhiệt) (Waldrop 2016) . Càng ngày, các máy tính phổ biến này làm nhiều việc hơn là chỉ tính toán; họ cũng cảm nhận, lưu trữ và truyền tải thông tin.
Đối với các nhà nghiên cứu, ý nghĩa của sự hiện diện của máy tính ở khắp mọi nơi là dễ nhất để xem trực tuyến, một môi trường được đo đầy đủ và tuân theo thử nghiệm. Ví dụ: một cửa hàng trực tuyến có thể dễ dàng thu thập dữ liệu cực kỳ chính xác về các mẫu mua sắm của hàng triệu khách hàng. Hơn nữa, nó có thể dễ dàng ngẫu nhiên các nhóm khách hàng để nhận được những trải nghiệm mua sắm khác nhau. Khả năng ngẫu nhiên này trên đầu theo dõi có nghĩa là các cửa hàng trực tuyến có thể liên tục chạy các thử nghiệm được kiểm soát ngẫu nhiên. Trong thực tế, nếu bạn đã từng mua bất kỳ thứ gì từ một cửa hàng trực tuyến, hành vi của bạn đã được theo dõi và bạn gần như chắc chắn là người tham gia thử nghiệm, cho dù bạn có biết hay không.
Thế giới hoàn toàn được đo lường, hoàn toàn ngẫu nhiên này không chỉ xảy ra trực tuyến; nó đang ngày càng xảy ra ở mọi nơi. Các cửa hàng vật lý đã thu thập dữ liệu mua hàng cực kỳ chi tiết và họ đang phát triển cơ sở hạ tầng để theo dõi hành vi mua sắm của khách hàng và trộn thử nghiệm vào thực tiễn kinh doanh thông thường. "Internet of Things" có nghĩa là hành vi trong thế giới vật chất sẽ ngày càng bị các cảm biến kỹ thuật số ghi lại. Nói cách khác, khi bạn nghĩ về nghiên cứu xã hội trong thời đại kỹ thuật số, bạn không nên chỉ nghĩ trực tuyến , bạn nên suy nghĩ ở khắp mọi nơi .
Ngoài việc cho phép đo lường hành vi và ngẫu nhiên hóa phương pháp điều trị, thời đại kỹ thuật số cũng đã tạo ra những cách thức mới để mọi người giao tiếp. Những hình thức truyền thông mới này cho phép các nhà nghiên cứu điều hành các cuộc điều tra sáng tạo và tạo ra sự cộng tác hàng loạt với các đồng nghiệp của họ và công chúng.
Một người hoài nghi có thể chỉ ra rằng không có khả năng nào trong số này thực sự mới mẻ. Đó là, trong quá khứ, đã có những tiến bộ lớn khác trong khả năng giao tiếp của mọi người (ví dụ, điện báo (Gleick 2011) ), và các máy tính đã nhanh hơn ở mức tương tự kể từ những năm 1960 (Waldrop 2016) . Nhưng những gì hoài nghi này là mất tích là tại một điểm nhất định nhiều hơn của cùng trở thành một cái gì đó khác nhau. Đây là một sự tương tự mà tôi thích (Halevy, Norvig, and Pereira 2009; Mayer-Schönberger and Cukier 2013) . Nếu bạn có thể chụp một hình ảnh của một con ngựa, sau đó bạn có một bức ảnh. Và, nếu bạn có thể chụp 24 hình ảnh của một con ngựa mỗi giây, sau đó bạn có một bộ phim. Tất nhiên, một bộ phim chỉ là một loạt các bức ảnh, nhưng chỉ có một người hoài nghi cực đoan sẽ cho rằng hình ảnh và phim là như nhau.
Các nhà nghiên cứu đang trong quá trình thực hiện một sự thay đổi giống như sự chuyển đổi từ nhiếp ảnh sang điện ảnh. Tuy nhiên, thay đổi này không có nghĩa là mọi thứ chúng ta đã học trong quá khứ sẽ bị bỏ qua. Cũng như các nguyên tắc nhiếp ảnh thông báo cho những người quay phim, các nguyên tắc nghiên cứu xã hội đã được phát triển trong 100 năm qua sẽ thông báo cho các nghiên cứu xã hội diễn ra trong 100 năm tới. Nhưng, sự thay đổi cũng có nghĩa là chúng ta không nên cứ tiếp tục làm điều tương tự. Thay vào đó, chúng ta phải kết hợp các cách tiếp cận của quá khứ với các khả năng của hiện tại và tương lai. Ví dụ, nghiên cứu của Joshua Blumenstock và các đồng nghiệp là một hỗn hợp của nghiên cứu khảo sát truyền thống với những gì một số người có thể gọi là khoa học dữ liệu. Cả hai thành phần này đều cần thiết: cả bản khảo sát cũng như bản ghi cuộc gọi đều không đủ để đưa ra ước tính độ phân giải cao về đói nghèo. Nói chung, các nhà nghiên cứu xã hội sẽ cần kết hợp các ý tưởng từ khoa học xã hội và khoa học dữ liệu để tận dụng các cơ hội của thời đại kỹ thuật số; không tiếp cận một mình sẽ là đủ.
