7.2.1 Sự pha trộn của readymades và custommades

Không một chiến lược readymade tinh khiết cũng không phải là một chiến lược custommade tinh khiết sử dụng đầy đủ các khả năng của thời đại kỹ thuật số. Trong tương lai chúng ta sẽ tạo ra các giống lai.

Trong phần giới thiệu, tôi đã đối chiếu phong cách readymade của Marcel Duchamp với phong cách riêng của Michelangelo. Sự tương phản này cũng thu hút sự khác biệt giữa các nhà khoa học dữ liệu, những người có khuynh hướng làm việc với readymades, và các nhà khoa học xã hội, những người có xu hướng làm việc với custommades. Tuy nhiên, trong tương lai, tôi hy vọng rằng chúng ta sẽ thấy nhiều giống lai hơn vì mỗi phương pháp tiếp cận thuần túy này bị giới hạn. Các nhà nghiên cứu chỉ muốn sử dụng những độc giả sẽ phải vật lộn bởi vì không có nhiều độc giả đẹp trên thế giới. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu chỉ muốn sử dụng các custommades, sẽ hi sinh quy mô. Tuy nhiên, các phương pháp lai có thể kết hợp quy mô đi kèm với readymades với sự phù hợp chặt chẽ giữa câu hỏi và dữ liệu đến từ custommades.

Chúng tôi đã xem các ví dụ về các giống lai này trong mỗi trong bốn chương thực nghiệm. Trong chương 2, chúng tôi đã thấy cách Google Xu hướng dịch cúm kết hợp hệ thống dữ liệu lớn (truy vấn tìm kiếm) với hệ thống đo lường truyền thống dựa trên xác suất (hệ thống giám sát cúm CDC) để đưa ra ước tính nhanh hơn (Ginsberg et al. 2009) . Trong chương 3, chúng ta đã thấy Stephen Ansolabehere và Eitan Hersh (2012) kết hợp dữ liệu khảo sát tùy chỉnh với dữ liệu hành chính của chính phủ sẵn sàng để tìm hiểu thêm về đặc điểm của những người thực sự bỏ phiếu. Trong chương 4, chúng ta đã thấy các thí nghiệm Opower kết hợp cơ sở hạ tầng đo lường điện readymade với một điều trị tùy biến để nghiên cứu ảnh hưởng của các chỉ tiêu xã hội lên hành vi của hàng triệu người (Allcott 2015) . Cuối cùng, trong chương 5, chúng ta đã thấy Kenneth Benoit và cộng sự (2016) áp dụng quy trình mã hóa đám đông tùy chỉnh cho một tập hợp các biểu thức được tạo ra bởi các đảng chính trị để tạo ra dữ liệu mà các nhà nghiên cứu có thể sử dụng để nghiên cứu động thái của các cuộc tranh luận chính sách.

Bốn ví dụ này cho thấy rằng một chiến lược mạnh mẽ trong tương lai sẽ là làm giàu các nguồn dữ liệu lớn, không được tạo ra để nghiên cứu, với thông tin bổ sung giúp chúng phù hợp hơn cho nghiên cứu (Groves 2011) . Cho dù nó bắt đầu với custommade hoặc readymade, phong cách lai này giữ lời hứa tuyệt vời cho nhiều vấn đề nghiên cứu.