前言

對我來說，這本書從2005年開始，當時我正在我的論文。我運行一個在線實驗，我會告訴你所有關於在第4章，但我現在要告訴你的東西是沒有任何學術文章。而且，它的東西，根本上改變了我如何思考研究。一天早晨，當我檢查了Web服務器，我發現，來自巴西隔夜約100人參加了實驗。這個經歷對我產生了深遠的影響。在那個時候，我有誰正在運行傳統的實驗室實驗的朋友，我知道他們有多麼努力工作的招募，監督和支付人參加他們的實驗;如果他們能在一天跑10人，這是很好的進展。但是，隨著我的網上實驗，趁我睡著時100人參加。做你的研究，而你正在睡覺聽起來好得是真實的，但事實並非如此。在技術特別是從模擬時代到數字時代，意味著我們現在能夠收集並以新的方式分析社會轉型期的數據的變化。這本書是關於這些新的方式做社會調查。

這本書是兩個不同的社區。這對於那些希望做更多的科學數據社會科學家，是為希望做更多的社會科學數據的科學家。我花時間在這兩個社區的，這本書是我的企圖，避免任怪癖和術語的方式把自己的想法在一起。考慮到社區，這本書是，它應該不用說，這本書不僅僅是為學生和教授。我工作的一些政府（在美國人口普查局）和高新技術產業（在微軟研究院），我知道有很多令人興奮的研究的大學發生以外。所以，如果你認為你正在做的事情為社會研究，那麼這本書是給你的，無論你在哪裡工作或者是什麼樣的，你目前使用的技術。

我們仍然在數字化時代的社會研究的初期，我已經看到了一些誤解是如此根本，如此普遍，它使最有意義，我在這裡解決這些問題，在序言中。從數據科學家，我已經看到了兩種常見的誤解。首先是想更多的數據來自動解決問題。但是，對於社會研究尚未我的經驗。事實上，對於社會研究新的數據類型，而不是更多的同樣的數據，似乎是最有幫助的。我已經從數據科學家看到的第二個誤區是認為社會科學的只是一堆花哨的談話圍繞常識包裹。當然，作為一個社會科學家，更具體的作為社會學家，我不同意這一點;我認為，社會科學有很多提供。聰明的人一直在努力理解很長一段時間的人類行為，似乎是不明智的忽視已經從這種努力積累的智慧。我希望這本書能為您提供一些智慧的方式，很容易理解。

從社會科學家，我也看到了兩種常見的誤解。首先，我見過一些人註銷使用基於幾個壞論文數字時代的工具，社會研究的整個想法。如果你正在讀這本書，你可能已經讀了一堆論文，在那些陳腐或錯誤（或兩者）的方式使用社交媒體數據。我也有。然而，這將是一個嚴重的錯誤，從這些例子中，所有的數字化時代的社會科研不好斷定。事實上，你可能也看到了一堆，在那些陳腐的或錯誤的方式來使用調查數據的論文，但你不註銷通過調查所有的研究。那是因為你知道，有調查數據做了很大的研究，並在這本書中，我會告訴你，還有數字時代的工具完成的偉大的研究。

我已經從社會科學家看到的第二個常見的誤區是混淆目前與未來。當評估，我要在這個描述數字時代，研究社會研究的書，它問兩個問題區別是很重要的：

效果如何研究工作，這種風格呢？
這種風格的研究工作，在未來的數據景觀變化和研究人員將如何更加重視這些問題呢？

儘管研究人員進行培訓，以回答第一個問題，對於這本書，我覺得第二個問題更重要。也就是說，即使在數字時代的社會研究尚未大規模生產，範式變化的知識貢獻，改善數字化時代研究的速度是令人難以置信的快速。正是這種變化率，比目前的水平以上，這使得數字化時代的研究，所以讓我興奮。

儘管這最後一段似乎為您提供潛在的財富在未來的某個不確定的時間，我在這本書的目的不是向你推銷任何特定類型的研究。我不親自在微博，Facebook，谷歌，微軟，蘋果或任何其他高科技公司（雖然，充分披露的緣故，我在工作或來自微軟，谷歌和Facebook獲得的研究經費）的股份。如果你很高興與你已經做研究：偉大的，繼續做你正在做的事情。但是，如果你有一個意義上說，數字時代意味著新的和不同的事情都是可能的話，我想向您展示這些可能性。因此，整本書我的目標是保持可信的解說員，告訴你有關的所有令人興奮的新東西，這是可能的，同時引導你遠離我見過的人分為幾陷阱。我希望這將有助於改善你的研究，並幫助您更好地評估其他人的研究。

正如你可能已經注意到，這本書的基調是從其他一些餘部有點不同。這是故意的。這本書從我在社會學系教授在普林斯頓的研究生研討會出現了，我想這本書來捕捉一些從該研討會的能量和興奮。特別是，我想這本書有三個特點：樂於助人，樂觀，面向未來的。

幫助：我的目標是寫一本書，是對你有幫助。所以，我要在一個開放的和非正式的風格來寫。這是因為，我想傳達的最重要的是思考社會研究的某種方式。而且，我的從教經驗表明，傳達這種思維方式的最好方式是非正式的，有很多的例子。

樂觀：這兩個社區，這本書從事，社會科學家和數據科學家，有非常不同的風格。數據科學家一般都興奮不已;他們往往看到杯子半滿。社會科學家，另一方面，一般更關鍵;他們往往會看到玻璃一半是空的。在這本書中，我將採用數據科學家的樂觀的論調，儘管我的訓練是作為一個社會科學家。所以，當我提出的例子，我要告訴你我喜歡這些例子。而且，當我指出的問題的例子，我將做到這一點，因為沒有研究是完美的 - 我將試圖指出這些問題在某種程度上是積極樂觀的。我不會成為被批判的緣故關鍵。我將是至關重要的，這樣我可以幫助你創造更美的研究。

面向未來 ：我希望這本書將幫助你使用目前存在的數字系統，這將在未來創造的數字系統社會研究。我開始做這方面的研究於2003年，從那時起，我已經看到了很多的變化。我記得當我在研究生院的人都有關使用MySpace的社會研究非常興奮。而且，當我教我的頭等艙上我當時所謂的“基於網絡的社會研究，”以人大約等虛擬世界SecondLife的非常興奮。我相信，在未來的很多人們都在談論今天的會顯得愚蠢和過時的。訣竅在這個快速變化的臉上停留相關的是抽象。因此，這不會是一本書，教你如何正確地使用Twitter的API;相反，它會是一本書，教你如何從數字軌跡（第二章）學習。這不會是一本書，讓你運行在亞馬遜的Mechanical Turk實驗一步一步的指示;相反，它會教你如何設計和解釋依賴於數字時代的基礎設施（第4章）實驗。通過使用抽象的，我希望這將是一個永恆的書及時的話題。

我覺得這是最激動人心的時刻永遠是一個社會的研究員，我要去嘗試傳達興奮的方式，精確。也就是說，現在是時候超越對新數據的神通模糊的泛泛而談。現在是時候得到具體。