Bit By Bit - Let op gedrag - 2.4.1 Tel dinge
Eenvoudige tel kan interessant wees as jy dit kombineer 'n goeie vraag met 'n goeie data.
Hoewel dit lê in gesofistikeerde klinkende taal, is baie van die sosiale navorsing eintlik net tel dinge. In die ouderdom van groot data, kan navorsers meer as ooit tel, maar dit beteken nie outomaties dat navorsing word gefokus moet op te tel al hoe meer dinge. In plaas daarvan, as ons gaan om goeie navorsing te doen met 'n groot data, moet ons vra: Watter dinge die moeite werd te tel nie? Dit mag lyk soos 'n heeltemal subjektiewe saak, maar daar is 'n paar algemene patrone.
Dikwels studente motiveer hul tel navorsing deur te sê: Ek is van plan om iets wat niemand ooit tevore het getel tel. Byvoorbeeld, 'n student kan sê, baie mense bestudeer migrante en baie mense bestudeer tweeling, maar niemand het Migrerende tweeling bestudeer. Motivering deur afwesigheid gewoonlik nie lei tot 'n goeie navorsing. Natuurlik, is daar dalk 'n goeie redes om Migrerende tweeling studeer, maar die feit dat hulle nie voorheen bestudeer, beteken nie dat hulle nou moet bestudeer. Niemand het nog ooit die aantal drade op die mat in my kantoor getel, maar dit beteken nie outomaties beteken dat dit 'n goeie navorsingsprojek sal wees. Motivering deur afwesigheid is 'n soort van soos om te sê: Kyk, daar is 'n gat daar, en ek gaan baie hard werk om dit op te vul. Maar nie elke gat gevul moet word.
In plaas van motiverende deur afwesigheid, ek dink dat die tel lei tot goeie navorsing in twee situasies, wanneer die navorsing is interessant of belangrik (of verkieslik albei). Byvoorbeeld, die meting van die werkloosheidskoers is belangrik, want dit is in aanwyser van die ekonomie wat beleidsbesluite dryf. Oor die algemeen, mense het 'n goeie sin van wat belangrik is. So, in die res van hierdie artikel, ek gaan drie voorbeelde waar tel is interessant bied. In elk geval, is die navorsers nie lukraak tel, eerder is hulle tel in 'n baie spesifieke instellings wat belangrike insigte in meer algemene idees oor hoe sosiale stelsels werk aan die lig gebring. Met ander woorde, 'n baie van wat hierdie spesifieke teloefeninge interessant maak is nie in die data self, dit kom van die meer algemene idees.
1) die werk gedrag van taxibestuurders in New York (Afdeling 2.4.1.1), 2) vorming vriendskap deur studente (Afdeling 2.4.1.2) en 3) sosiale media sensuur gedrag van die Chinese regering: Hier het ek drie voorbeelde op sal aanbied (Artikel 2.4.1.3). Wat hierdie voorbeelde deel is dat hulle almal te wys dat die tel van groot data kan gebruik word om teoretiese voorspellings te toets. In sommige gevalle, 'n groot data bronne in staat stel om hierdie tel relatief direk te doen (soos in die geval van New York Taxi's). In ander gevalle, sal navorsers nodig om te gaan met onvolledigheid deur saam en operasionalisering samesmelting data teoretiese konstrukte (soos in die geval van vriendskap vorming); en in sommige gevalle navorsers sal nodig hê om hul eie waarneming data in te samel (soos in die geval van sosiale media sensuur). Soos ek hoop dat hierdie voorbeelde wys, vir navorsers wat in staat is om interessante vrae te vra, 'n groot data hou groot belofte.