Bit By Bit - Introdução - 1.5 Esboço deste livro
Este livro avança em quatro projetos amplos de pesquisa: observando o comportamento, fazendo perguntas, executando experimentos e criando colaboração em massa. Cada uma dessas abordagens requer uma relação diferente entre pesquisadores e participantes, e cada uma delas nos permite aprender coisas diferentes. Isto é, se fizermos perguntas às pessoas, poderemos aprender coisas que não poderíamos aprender meramente observando o comportamento. Da mesma forma, se fizermos experimentos, poderemos aprender coisas que não seriam possíveis simplesmente observando o comportamento e fazendo perguntas. Finalmente, se colaborarmos com os participantes, podemos aprender coisas que não poderíamos aprender observando-as, fazendo perguntas ou inscrevendo-as em experimentos. Essas quatro abordagens foram usadas de alguma forma há 50 anos, e estou confiante de que elas ainda serão usadas de alguma forma daqui a 50 anos. Depois de dedicar um capítulo a cada abordagem, incluindo as questões éticas levantadas por essa abordagem, dedicarei um capítulo completo à ética. Conforme descrito no Prefácio, vou manter o texto principal dos capítulos o mais limpo possível, e cada um dos capítulos terminará com uma seção chamada "O que ler a seguir", que inclui informações bibliográficas importantes e dicas para informações mais detalhadas. material.
Olhando para o futuro, no capítulo 2 ("Observando o comportamento"), descreverei o que e como os pesquisadores podem aprender observando o comportamento das pessoas. Em particular, vou me concentrar em fontes de big data criadas por empresas e governos. Abstraindo os detalhes de qualquer fonte específica, descreverei 10 características comuns das fontes de big data e como elas afetam a capacidade dos pesquisadores de usar essas fontes de dados para pesquisa. Em seguida, ilustrarei três estratégias de pesquisa que podem ser usadas para aprender com êxito em fontes de big data.
No capítulo 3 ("Fazer perguntas"), começarei mostrando o que os pesquisadores podem aprender indo além dos big data preexistentes. Em particular, mostrarei que, ao fazer perguntas às pessoas, os pesquisadores podem aprender coisas que não podem aprender facilmente apenas observando o comportamento. Para organizar as oportunidades criadas pela era digital, analisarei a estrutura de erro de pesquisa total tradicional. Então, mostrarei como a era digital possibilita novas abordagens tanto para amostragem quanto para entrevistas. Por fim, descreverei duas estratégias para combinar dados de pesquisa e grandes fontes de dados.
No capítulo 4 ("Experiências em andamento"), começarei mostrando o que os pesquisadores podem aprender quando ultrapassam a observação do comportamento e fazem perguntas. Em particular, mostrarei como experiências controladas aleatoriamente - onde o pesquisador intervém no mundo de uma maneira muito específica - permitem que os pesquisadores aprendam sobre relações causais. Vou comparar os tipos de experimentos que poderíamos fazer no passado com os tipos que podemos fazer agora. Com esse histórico, descreverei os trade-offs envolvidos nas principais estratégias para a realização de experimentos digitais. Finalmente, concluirei com alguns conselhos de design sobre como você pode tirar proveito do poder dos experimentos digitais e descreverei algumas das responsabilidades que acompanham esse poder.
No capítulo 5 ("Criando colaboração em massa"), mostrarei como os pesquisadores podem criar colaborações em massa - como crowdsourcing e ciência cidadã - para fazer pesquisa social. Descrevendo projetos bem-sucedidos de colaboração em massa e fornecendo alguns princípios-chave de organização, espero convencê-lo de duas coisas: primeiro, que a colaboração em massa pode ser aproveitada para pesquisa social e segundo, que pesquisadores que usam colaboração em massa poderão resolver problemas que antes pareciam impossíveis.
No capítulo 6 ("Ética"), argumentarei que os pesquisadores têm um poder rapidamente crescente sobre os participantes e que essas capacidades estão mudando mais rapidamente do que nossas normas, regras e leis. Essa combinação de poder crescente e falta de acordo sobre como esse poder deve ser usado deixa pesquisadores bem-intencionados em uma situação difícil. Para resolver este problema, argumentarei que os pesquisadores devem adotar uma abordagem baseada em princípios . Ou seja, os pesquisadores devem avaliar suas pesquisas por meio das regras existentes - que considero como dadas - e por meio de princípios éticos mais gerais. Vou descrever quatro princípios estabelecidos e dois quadros éticos que podem ajudar a orientar as decisões dos pesquisadores. Por fim, explicarei alguns desafios éticos específicos que espero que os pesquisadores enfrentem no futuro e ofereça dicas práticas para trabalhar em uma área com uma ética instável.
Finalmente, no capítulo 7 ("O futuro"), revisarei os temas que aparecem no livro e os utilizarei para especular sobre temas que serão importantes no futuro.
A pesquisa social na era digital combinará o que fizemos no passado com as capacidades muito diferentes do futuro. Assim, a pesquisa social será moldada por cientistas sociais e cientistas de dados. Cada grupo tem algo a contribuir e cada um tem algo a aprender.