第谷读书会
读书会简介
是奥美数据科学实验室的成员们于2018年9月发起的定期读书会,致力于满足参与者在求学过程交流知识的需要。我们将每个月一起阅读特定的书目,通过成员的互动、交流,促进思想的碰撞,以期从前沿科学领域获得新的研究灵感,孕育全新的科研思想。
主题涉及:计算社会科学、数据科学、网络科学等。
本期阅读书目
Book
Author
《Bit by Bit: Social Research in the Digital Age 》
(Chapter 3)
上期回顾
这本书的核心前提是数字时代为社会研究创造了新的机会。研究人员现在可以以过去根本不可能的方式进行协作、观察行为、提出问题、进行实验。但同时这些新机遇带来了新的风险,一方面是数据驱动的研究本身存在局限,另一方面是研究人员可能会用自己也很难意识到的方式伤害到人们的权益,涉及研究的伦理问题。
在上一周,我们阅读了《Bit By Bit》的前言部分及第一、二章。作者认为,大数据源无处不在,但有一些类似于“天下没有免费午餐”的数据规则:如果你没有投入大量的工作来收集它,那么你可能不得不投入大量的工作来考虑它和分析它。大数据来源往往会有10个特征。 其中三个通常(但并不总是)有助于研究:
Big
Non reactive
Always-on
研究中一般(但并不总是)存在七个问题:
Incomplete
Inaccessible
Nonrepresentative
Drifting
Algorithmicallyconfounded
Dirty
Sensitive
这些特征中的很多方面最终都是因为大数据源形成的最初,都不是为了社会研究而创建的。此外,作者还提到三种针对大数据的研究策略:
Counting things
Forecasting and nowcasting
Approximating experiments
Matthew在讲述这些的过程中还提供了丰富的案例。他写的非常有条理,始终也保持着十分谨慎的态度,对于他在书中提到的研究方法和案例都谨慎地提出了他们的局限和风险。
本期预告
这周我们一起阅读的部分为《Bit by Bit》的第三章“Asking questions”内容(Chapter 3)。
对于研究海豚的研究人员来说,他们不能问海豚问题,因而被迫通过观察海豚的行为来了解海豚。相对来说,研究人类的研究人员则更加容易:他们的受访者可以交谈。在社会研究中,与人交谈通常有两种形式:调查和深度访谈。作者认为,数字时代为调查研究人员创造了新的机会,我们可以以更加快速、更廉价、规模更大的方式收集数据,提出各种各样的问题,并利用大数据源放大调查数据的价值。但大数据源并不会取代调查,大数据源的丰富性会增加而不是减少调查的价值。在这一章,作者将介绍调查研究的误差框架,讨论它发展改进的过程为我们提供了怎样的启发,以及数字时代如何使研究人员能够以新的方式提出问题等。
本期主讲人
主讲人
任昌辉
传播研究求道者
一位依旧不肯出境、
介绍如此简短而正经的
神秘主讲人
时间:2018.10.12(本周五)
18:30-21:30
地点:南京大学仙林校区
新闻传播学院210室
1.请提前阅读完《Bit By Bit》第3章。(https://www.bitbybitbook.com/en/preface/)
2.鼓励每个人都积极参与讨论。
3.我们依旧提供水果零食(采购同学请不要再购买鸭脖这样分散注意力的零食,再买扣工资)。
第谷读书会
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