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作者简介
Matthew J. Salganik
普林斯顿大学社会学教授，隶属于普林斯顿的几个跨学科研究中心，包括信息技术政策中心和统计与机器学习中心。研究领域包括社交网络和计算社会科学。代表作Bit by Bit: Social Research in the Digital Age
这是社论前沿第S1273次推送
编者按：本书是为想要做更多数据科学的社会科学家、想做更多社会科学的数据科学家，以及对这两个领域感兴趣的人而写的。如果你认为你正在做的是社会研究，不管你在哪里工作，或者目前使用的是哪种技术，那么这本书就是写给你的。
作者认为，在数字时代，我们还处于社会研究的早期，且存在一些非常普遍的误区。如数据科学家存在两种常见误区。一是认为更多的数据可以自动解决问题。事实上，对于社会研究来说，更好的数据——而不是更多的数据——似乎更有帮助。二是科学家们认为社会科学只是一堆围绕常识的花哨言论。聪明人一直在努力理解人类的行为，忽视这些努力积累的智慧是不明智的。
同样社会学家也存在两种常见误区。一是一些人使用数字时代的工具写了一堆平庸的或错误的（或两者兼而有之）文章，但不代表所有数字时代的社会研究都很糟糕。作者将通过这本书向读者展示用数字时代的工具所做出的研究的魅力。二是把现在和未来混为一谈。当我们评价数字时代的社会研究时，要问两个截然不同的问题：“这种研究方式现在的效果如何？”和“这种研究方式在未来会有多好？”。研究者通常侧重于回答前者，但作者认为第二个问题更重要。也就是说，即使数字时代的社会研究还没有产生巨大的、改变范式的贡献，但数字时代研究的改进速度却是惊人的快。
社会科学和数据科学的交集有时被称为计算社会科学（computational social science）。有些人认为这是一个技术领域，但本书不是一本传统意义上的技术书籍。作者之所以选择以这种方式写书，在于他想对数字时代的社会研究提供一个全面的观点，包括大数据源、调查、实验、集体协作和伦理。事实上本书不可能涵盖所有主题，且提供每个主题的技术细节。但作者在每一章末尾的“下一步要读什么”一节中，给出了更多技术性材料的阅读建议。换句话说，本书不是为了教读者如何做任何具体的计算，而是为了改变读者对社会研究的看法。
欢迎来到数字时代
作者认为数字时代最重要的特征是无处不在的计算机。从只有政府和大公司才能使用的房间大小的机器开始，计算机的体积一直在缩小，且无处不在。自上世纪80年代以来，每十年都会出现一种新的计算方式：个人电脑、笔记本电脑、智能手机，到如今的“物联网”（即汽车、手表和恒温器等设备内部的电脑）的嵌入式处理器。这些无所不在的计算机不仅仅是计算：它们还能感知、存储和传输信息。
对研究人员来说，随处可见的计算机所带来的影响是最容易在网上看到的，这种环境是完全可测量的，也可以实验的。例如，在线商店可以轻松地收集关于数百万顾客购物模式的极其精确的数据。此外，它可以很容易地随机组合客户群体，以获得不同的购物经验。这种在追踪基础上随机化的能力意味着在线商店可以不断地进行随机对照实验。事实上，如果你曾经从网上商店买过任何东西，你的行为就会被跟踪，而且不管你是否知道，你几乎肯定是实验参与者。
这个完全可测量的、完全随机化的世界不仅发生在网上，而且越来越多地发生在任何地方。实体店已经收集了非常详细的采购数据，他们正在开发基础设施，以监控客户的购物行为，并将试验与日常业务实践相结合