1.5 Phác thảo của cuốn sách này

Cuốn sách này tiến triển thông qua bốn thiết kế nghiên cứu rộng: quan sát hành vi, đặt câu hỏi, chạy thử nghiệm và tạo ra sự cộng tác hàng loạt. Mỗi phương pháp tiếp cận này đòi hỏi một mối quan hệ khác nhau giữa các nhà nghiên cứu và người tham gia, và mỗi phương pháp giúp chúng ta học hỏi những điều khác nhau. Đó là, nếu chúng ta hỏi mọi người câu hỏi, chúng ta có thể học những điều mà chúng ta không thể học chỉ bằng cách quan sát hành vi. Tương tự như vậy, nếu chúng ta chạy thử nghiệm, chúng ta có thể học những điều không thể chỉ bằng cách quan sát hành vi và đặt câu hỏi. Cuối cùng, nếu chúng ta cộng tác với những người tham gia, chúng ta có thể học những điều mà chúng ta không thể học bằng cách quan sát họ, đặt câu hỏi cho họ hoặc đăng ký họ trong các thử nghiệm. Bốn cách tiếp cận này đều được sử dụng ở một số hình thức cách đây 50 năm, và tôi tự tin rằng tất cả chúng sẽ vẫn được sử dụng trong một số hình thức 50 năm kể từ bây giờ. Sau khi dành một chương cho mỗi cách tiếp cận, bao gồm các vấn đề đạo đức được đưa ra bởi phương pháp đó, tôi sẽ cống hiến một chương đầy đủ cho đạo đức. Như được mô tả trong Lời nói đầu, tôi sẽ giữ cho văn bản chính của các chương càng sạch càng tốt, và mỗi chương sẽ kết thúc bằng một phần được gọi là “Những gì cần đọc tiếp theo” bao gồm thông tin thư mục quan trọng và các con trỏ để chi tiết hơn vật chất.

Nhìn về phía trước, trong chương 2 ("Quan sát hành vi"), tôi sẽ mô tả những gì và làm thế nào các nhà nghiên cứu có thể học hỏi từ quan sát hành vi của con người. Đặc biệt, tôi sẽ tập trung vào các nguồn dữ liệu lớn được tạo ra bởi các công ty và chính phủ. Tóm tắt các chi tiết của bất kỳ nguồn cụ thể nào, tôi sẽ mô tả 10 tính năng phổ biến của các nguồn dữ liệu lớn và cách các nhà nghiên cứu tác động đến khả năng sử dụng các nguồn dữ liệu này để nghiên cứu. Sau đó, tôi sẽ minh họa ba chiến lược nghiên cứu có thể được sử dụng để học hỏi thành công từ các nguồn dữ liệu lớn.

Trong chương 3 (“Đặt câu hỏi”), tôi sẽ bắt đầu bằng cách cho thấy những gì các nhà nghiên cứu có thể học bằng cách di chuyển ra khỏi dữ liệu lớn từ trước. Đặc biệt, tôi sẽ chỉ ra rằng bằng cách hỏi mọi người câu hỏi, các nhà nghiên cứu có thể học những điều mà họ không thể dễ dàng học bằng cách quan sát hành vi. Để tổ chức các cơ hội do thời đại kỹ thuật số tạo ra, tôi sẽ xem xét khung tổng số lỗi khảo sát truyền thống. Sau đó, tôi sẽ cho thấy thời đại kỹ thuật số cho phép các phương pháp tiếp cận mới để lấy mẫu và phỏng vấn như thế nào. Cuối cùng, tôi sẽ mô tả hai chiến lược để kết hợp dữ liệu khảo sát và các nguồn dữ liệu lớn.

Trong chương 4 (“Chạy thí nghiệm”), tôi sẽ bắt đầu bằng cách cho thấy những gì các nhà nghiên cứu có thể học khi họ di chuyển ra ngoài quan sát hành vi và đặt câu hỏi khảo sát. Đặc biệt, tôi sẽ cho thấy các thí nghiệm ngẫu nhiên có kiểm soát - nơi mà nhà nghiên cứu can thiệp vào thế giới theo một cách rất cụ thể - cho phép các nhà nghiên cứu tìm hiểu về các mối quan hệ nhân quả. Tôi sẽ so sánh các loại thí nghiệm mà chúng ta có thể làm trong quá khứ với các loại mà chúng ta có thể làm bây giờ. Với nền tảng đó, tôi sẽ mô tả các sự đánh đổi liên quan đến các chiến lược chính để thực hiện các thí nghiệm kỹ thuật số. Cuối cùng, tôi sẽ kết luận với một số lời khuyên thiết kế về cách bạn có thể tận dụng sức mạnh của các thí nghiệm kỹ thuật số, và tôi sẽ mô tả một số trách nhiệm đi kèm với sức mạnh đó.

Trong chương 5 (“Tạo sự cộng tác hàng loạt”), tôi sẽ chỉ ra cách các nhà nghiên cứu có thể tạo ra sự cộng tác hàng loạt - như cộng đồng và công dân - để thực hiện nghiên cứu xã hội. Bằng cách mô tả các dự án cộng tác đại chúng thành công và bằng cách cung cấp một số nguyên tắc tổ chức chính, tôi hy vọng sẽ thuyết phục bạn về hai điều: đầu tiên, sự cộng tác đại chúng có thể được khai thác cho nghiên cứu xã hội. vấn đề mà trước đây dường như là không thể.

Trong chương 6 (“Đạo đức”), tôi sẽ lập luận rằng các nhà nghiên cứu đã nhanh chóng gia tăng quyền lực đối với những người tham gia và rằng những khả năng này đang thay đổi nhanh hơn các tiêu chuẩn, quy tắc và luật của chúng ta. Sự kết hợp giữa sức mạnh ngày càng tăng và thiếu sự đồng ý về cách thức sử dụng năng lượng đó để loại bỏ các nhà nghiên cứu có hoàn cảnh khó khăn. Để giải quyết vấn đề này, tôi sẽ cho rằng các nhà nghiên cứu nên áp dụng cách tiếp cận dựa trên nguyên tắc . Đó là, các nhà nghiên cứu nên đánh giá nghiên cứu của họ thông qua các quy tắc hiện tại - mà tôi sẽ thực hiện như được đưa ra — và thông qua các nguyên tắc đạo đức chung hơn. Tôi sẽ mô tả bốn nguyên tắc được thiết lập và hai khuôn khổ đạo đức có thể giúp hướng dẫn các quyết định của các nhà nghiên cứu. Cuối cùng, tôi sẽ giải thích một số thách thức đạo đức cụ thể mà tôi mong đợi các nhà nghiên cứu sẽ đối đầu trong tương lai, và tôi sẽ đưa ra những lời khuyên thiết thực để làm việc trong một khu vực có đạo đức bất ổn.

Cuối cùng, trong chương 7 (“Tương lai”), tôi sẽ xem lại các chủ đề chạy qua cuốn sách và sau đó sử dụng chúng để suy đoán về các chủ đề sẽ quan trọng trong tương lai.

Nghiên cứu xã hội trong kỷ nguyên số sẽ kết hợp những gì chúng ta đã làm trong quá khứ với những khả năng rất khác nhau của tương lai. Vì vậy, nghiên cứu xã hội sẽ được định hình bởi cả các nhà khoa học xã hội và các nhà khoa học dữ liệu. Mỗi nhóm có một cái gì đó để đóng góp, và mỗi người có cái gì đó để học.