Bit By Bit - Inleiding - 1.1 'n ink klad
In die somer van 2009, was selfone lui regoor Rwanda. Benewens die miljoene oproepe tussen familie, vriende, en sakevennote, ontvang ongeveer 1000 Rwandese 'n oproep van Josua Blumenstock en sy kollegas. Die navorsers het die bestudering van rykdom en armoede deur 'n opname van mense wat lukraak het monsters van 'n databasis van 1,5 miljoen kliënte van Rwanda se grootste selfoon diensverskaffer. Blumenstock en kollegas gevra om die deelnemers as hulle wou deelneem aan 'n opname, verduidelik die aard van die navorsing vir hulle en dan gevra om 'n reeks vrae oor hul demografiese, sosiale en ekonomiese eienskappe.
Alles wat ek gesê het tot nou toe maak dit klink soos 'n tradisionele sosiale wetenskap opname. Maar, wat kom volgende is nie tradisionele, ten minste nog nie. Hulle gebruik die opname data om 'n masjien leermodel te lei om rykdom iemand se voorspel van hul oproep data, en dan gebruik hulle hierdie model om die rykdom te skat van alle 1,5 miljoen kliënte. Volgende, hulle beraam dat die woonplek van al 1,5 miljoen kliënte met behulp van die geografiese inligting ingesluit in die oproep logs. Om hierdie twee skattings saam-die beraamde rykdom en die beraamde woonplek-Blumenstock en kollegas in staat was om 'n hoë-resolusie skattings van die geografiese verdeling van rykdom in Rwanda te produseer. In die besonder, kan hulle 'n geskatte rykdom produseer vir elk van Rwanda se 2148 selle, die kleinste administratiewe eenheid in die land.
Dit was onmoontlik om hierdie skat te bekragtig omdat niemand ooit skattings vir so 'n klein geografiese gebiede in Rwanda het geproduseer. Maar, wanneer Blumenstock en kollegas hul skattings saamgevoeg om Rwanda se 30 distrikte, het hulle gevind dat hul skattings was soortgelyk aan ramings van die Demografiese en Gesondheidsopname, die goue standaard van opnames in ontwikkelende lande. Alhoewel hierdie twee benaderings soortgelyke skattings in hierdie geval geproduseer, die benadering van Blumenstock en kollegas was ongeveer 10 keer vinniger en 50 keer goedkoper as die tradisionele Demografiese en Gesondheidsopname opnames. Hierdie dramaties vinniger en laer kosteberamings skep nuwe moontlikhede vir navorsers, regerings en ​​maatskappye (Blumenstock, Cadamuro, and On 2015) .
Benewens die ontwikkeling van 'n nuwe metode, hierdie studie is 'n soort van soos 'n Rorschach-inkkladtoets; wat mense sien hang af van hul agtergrond. Baie sosiale wetenskaplikes sien 'n nuwe meting instrument wat gebruik kan word om teorieë oor ekonomiese ontwikkeling te toets. Baie data wetenskaplikes sien 'n koel nuwe masjien leerprobleem. Baie sakelui sien 'n kragtige benadering vir die ontsluiting van waarde in die digitale spoor data wat hulle reeds ingesamel. Baie privaatheid advokate sien 'n scary herinnering dat ons leef in 'n tyd van massa toesig. Baie beleidmakers sien 'n manier dat die nuwe tegnologie kan help om 'n beter wêreld. Trouens, hierdie studie is al daardie dinge, en dit is hoekom dit 'n venster in die toekoms van sosiale navorsing.