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Parte I: Preguntas
La investigación es difícil de hacer. Gran parte de ella se deja a los especialistas que ejercen en la escuela 4-10 más años después de completar un primer grado para adquirir la formación adecuada. No es sólo difícil de hacer, también es difícil de leer y entender y extrapolar de. La cobertura de los medios de comunicación de masas de la ciencia y la investigación social está plagado de malas interpretaciones – sobregeneralizaciones, pasando por alto las limitaciones de la investigación, no tener en cuenta adecuadamente las características de las poblaciones sujetas. ¿Tiene más datos o "big data" de ninguna manera, forma, o en forma de alterar este estado de cosas? Es el caso, revista como Wired (provocativamente ... arrogantemente ... e ignorantemente) sugiere que "el diluvio de datos hace que el método científico obsoleto"Y" con suficientes datos, los números hablan por sí solos?"
Al ser un etnógrafo me hace más de una persona "de datos pequeños". Parece contrario a la intuición en un primer momento, pero me parece que hay una buena, razones sonar a veces renunciar a la oportunidad de recoger más datos. Esto nos lleva a siempre presentes preguntas sobre cuánto es suficiente cuando se hace cualitativa o, más específicamente, investigación etnográfica (es decir. la cantidad de personas a entrevistar? la cantidad de meses que pasan en el campo? etc). Me parece límites de memoria son un factor importante de delimitación. Puedo recordar los puntos clave de cada entrevista, elementos distintivos de la historia de ese individuo? ¿Puedo recuperar el ajuste y algunas de las cosas que he observado que hay? La lectura de la transcripción o de mis notas de campo, puedo ponerme de nuevo en ese tiempo y lugar? Para tener un buen recuerdo y maestría de sus datos le ayuda a moverse a través de él con agilidad y dibujar los tipos de conexiones temáticas sorprendentes a través de los datos que hacen que el trabajo etnográfico, a veces, profundo. Por mucho que cualitativa software de análisis de datos (como NVivo o Atlas TI) ayuda a redescubrir cuál está en sus datos a través de la codificación y la búsqueda por palabra clave, Me parece la flexibilidad de mi cerebro es indispensable en las conexiones de dibujo que ningún algoritmo de búsqueda haría. Si tengo todos los datos de un proyecto más o menos someramente esbozado en mi memoria, entonces si no recuerdo algo exactamente, por lo menos sé dónde mirar. De lo contrario, es muy fácil de dibujar al azar y de forma selectiva a partir de datos. Es fácil pasar por alto los contraejemplos, contradicciones, y desafíos a mis reclamos emergentes si la montaña de datos se vuelve demasiado alto.
Liderar en una conferencia científica los datos de mi departamento (DataEdge) tendrá lugar esta semana, Quiero enumerar algunas de las preguntas que yo (y tal vez otras personas de los pequeños de datos ') tener sobre el Big Data / análisis de datos de tendencia. Estas preguntas surgen de mi orientación etnográfica y el interés y la historia en la investigación aplicada. Para mí, Son los siguientes:
- ¿Qué hacen los investigadores consideran que los ejemplos más convincentes, las aplicaciones de 'escaparate' de los grandes datos que implican el estudio del mundo social y el comportamiento social?
- ¿Hasta qué extremo es un enfoque de este tipo de investigación que se ponga? ¿Qué acciones se están tomando sobre la base de los resultados de análisis de 'big data'?
- La discusión analítica de datos parece ser un debate centrado en Estados Unidos ... que tan bien están los investigadores lidiando con el análisis del 'big data' cuando se trata de datos recogidos de todo heterogéneo, poblaciones internacionales?
- ¿Cómo analistas 'grandes' de datos se conectan los datos sobre el comportamiento con el significado / intención subyacente de que el comportamiento? ¿Cómo se evitan (o ¿cómo creen que pueden evitar) conseguir este mal?
- ¿Cómo podría el análisis de proyectos de complemento "grandes datos" que son principalmente etnográfico?
Por añadidura, un par de interesantes, sondaje adquiere grandes datos:
- Genevieve Bell en ‘grandes volúmenes de datos como una persona‘
- Danah Boyd y Kate Crawford – Seis Provocaciones para Big Data
Después de la conferencia DataEdge, Voy a tratar de abordar algunas de estas cuestiones y ofrecer algunas respuestas a través de un resumen de conferencia.
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Leer el resto de los puestos de la “Guía Completa del etnógrafo para Big Data” serie:
Guía Completa del etnógrafo para Big Data: Respuestas (parte 2 de 3)
Guía Completa del etnógrafo para Big Data: Conclusiones (parte 3 de 3)
A veces me pregunto si el material generado por una investigación etnográfica Incluso es posible clasificar los datos como pequeñas o grandes datos. Parece como tratar de — perdón por el cliché — encajar una clavija cuadrada en un agujero redondo. Me recuerda a la literatura sobre el arte de la diferencia entre una fotografía analógica y su contraparte digital de.
Ciertamente, podemos hacer que los datos cuantificables. Entonces la gente de grandes datos pueden discutir sobre la cantidad de datos que se necesita para cruzar el umbral de una gran cantidad de puntos de datos para “grandes datos” (basado en el número de terabytes, número de máquinas físicas requiere para almacenar datos, datos de proceso, etc).
Tal vez la contraparte en el trabajo etnográfico es la cuestión de la cantidad de tiempo en el campo se “suficiente” (un argumento agotador!). ¿Cuántos datos está representado por una colección de notas de campo? O son notas de campo los datos y luego fácilmente cuantificados de nuevo por el tamaño del archivo (“pequeño de datos”). No ¿El material obtenido de notas de campo cambia continuamente en algunos aspectos? Es un año en el campo de verdad “pequeño de datos”?
De todos modos, perdón por el senderismo. Tengo muchas ganas a sus notas después de la conferencia. Tengo muchas de las mismas preguntas que usted hace aquí y tengo curiosidad para ver qué respuestas que encuentre.