次に読むもの2観察行動2.1はじめに2.2ビッグデータ2.3ビッグデータの10の共通特性2.3.1ビッグ2.3.2常時接続2.3.3反応性2.3.4不完全2.3.5アクセスできない2.3.6非代表的2.3.7漂流2.3.8アルゴリズム的に混乱した2.3.9ダーティー2.3.10センシティブ2.4研究戦略2.4.1数えるもの2.4.2予測とnowcasting2.4.3近似する実験2.5まとめ数学ノート次に読むもの活動3尋ねる質問3.1はじめに3.2観察と観察3.3総調査エラーフレームワーク3.3.1表現3.3.2測定3.3.3コスト3.4依頼します3.5質問をする新しい方法3.5.1生態瞬間的な評価3.5.2ウィキ調査3.5.3ゲーミフィケーション3.6大きなデータソースにリンクされたアンケート3.6.1豊かな尋問3.6.2増幅質問3.7まとめ数学ノート次に読むもの活動4ランニング実験4.1はじめに4.2実験とは何ですか?4.3実験の二次元:ラボ・フィールドとアナログ-デジタル4.4簡単な実験を超えて移動します4.4.1妥当性4.4.2治療効果の不均一性4.4.3メカニズム4.5それが起こる作ります4.5.1既存の環境を使用する4.5.2独自の実験を構築する4.5.3独自の製品を構築する強力なパートナーとの4.5.44.6アドバイス4.6.1ゼロ変動費データを作成します。次に読むもの活動7未来7.1楽しみにしている7.2未来のテーマ7.2.1レディメイドとカスタムメイドのブレンド7.2.2参加者を中心としたデータ収集7.2.3研究設計における倫理7.3先頭へ戻ります謝辞リファレンスこの翻訳は、コンピュータによって作成されました。×5.5.6最終的な設計のアドバイスこれらの5つの一般的な設計原則に加えて、2つのアドバイスを提供したいと思います。大規模な共同プロジェクトを提案する際に直面する可能性がある即座の反応は、「誰も参加しません」ということです。実際、参加の欠如は、大規模な共同プロジェクトが直面する最大のリスクです。この異論は、通常、間違った方法で状況を考えることから生じる。多くの人々が自分自身で始まり、運動する。私はそれをしないだろう。私はそれをする人は誰も知らない。誰もそれをすることはありません」と述べました。あなた自身から始まり、努力するのではなく、インターネットに接続して働く人口全体から始めて、100万人のうち1人だけが参加すれば、プロジェクト成功する可能性があります。10億人のうちの1人だけが参加すれば、あなたのプロジェクトはおそらく失敗に終わるでしょう。我々の直感は100万分の1と10億分の1を区別するのが得策ではないので、プロジェクトが十分な参加を生むかどうかを知ることは非常に難しいことを認めなければなりません。Zooに戻ってみましょう。Zooについて考えていると想像してみてください。Bakerの事例を考えてみましょう。Zaccanelliは典型的ではありませんが、それはインターネットの力です。数十億人の人々が、非典型的なものを見つけるのが典型的です。第二に、参加を予測する上でのこの難しさを考えると、大規模な共同プロジェクトを作成することは危険である可能性があります。誰も使用したくないシステムを構築するために多大な労力を費やすことができます。Castronovaは、仮想世界を構築しようと約2年を費やしました。経済実験を行うことができます。結局のところ、カストノバのバーチャルワールドで誰もプレーしたくなかったので、すべての努力は失敗でした。ZooやeBirdのように洗練されていないように見えるはずです。現在のプロジェクトは、大規模なチームによる何年もの努力の成果です。プロジェクトが失敗する可能性があり、それが本当の可能性がある場合は、すばやく失敗したいと考えています。IndieBound。