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。×5.5.5倫理うこの本に記載されているすべての研究には、倫理的な勧告が適用されます。第6章で論じられているより一般的な倫理問題に加えて、大規模な共同プロジェクトの場合には特定の倫理的問題が発生し、社会的研究にとっては大規模な共同作業が新しいため、これらの問題は最初は完全には明らかではないかもしれません。すべての大規模共同プロジェクトでは、報酬と信用の問題は複雑です。Netflix賞で何千人もの人々が何年も勤務し、最終的に報酬を受けていないことは非倫理的だと考えている人もいます。同様に、一部の人々は、マイクロタスク労働市場で労働者に非常に少額のお金を支払うことは非倫理的だと考えています。これらの報酬の問題に加えて、関連するクレジットの問題があります。大量の共同作業に参加するすべての参加者は、最終的な科学論文の作者であるべきですか?異なるプロジェクトは異なるアプローチをとる。一部のプロジェクトでは、大量の共同作業のすべてのメンバーに著者のクレジットが与えられます。