Speaking Sociologically with Big Data: Symphonic Social Science and the Future for Big Data Research
Speaking Sociologically with Big Data: Symphonic Social Science and the Future for Big Data Research
复制标题
用大数据进行社会学对话：交响社会科学与大数据研究的未来
DOI：
10.1177/0038038517698639
复制
发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
2.9
通讯作者：
Halford S
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Halford S
近年来，大数据分析的支持者之间持续存在紧张关系，使用新形式的数字数据来对“社会”进行计算和统计主张，而许多社会学家对大数据的价值、其相关方法和知识主张持怀疑态度。我们寻求超越这一点，从皮凯蒂、普特南、威尔金森和皮克特所追求的论证模式中汲取灵感，我们将其称为“交响社会科学”。这与大数据范式既有惊人的相似之处，也有显着的差异，因此，提供了以不同方式进行大数据分析的潜力。这为那些已经在使用大数据的人提供了价值——对他们来说，提出有用和可持续的社会主张的困难越来越明显——而对社会学家来说，提供了一种可能塑造未来大数据分析的实践模式。
Recent years have seen persistent tension between proponents of big data analytics, using new forms of digital data to make computational and statistical claims about ‘the social’, and many sociologists sceptical about the value of big data, its associated methods and claims to knowledge. We seek to move beyond this, taking inspiration from a mode of argumentation pursued by Piketty, Putnam and Wilkinson and Pickett that we label ‘symphonic social science’. This bears both striking similarities and significant differences to the big data paradigm and – as such – offers the potential to do big data analytics differently. This offers value to those already working with big data – for whom the difficulties of making useful and sustainable claims about the social are increasingly apparent – and to sociologists, offering a mode of practice that might shape big data analytics for the future.
登录
查看更多内容
DOI：
10.1017/cbo9781316412565
发表时间：
2015-12
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
J. Goldthorpe
通讯作者：
J. Goldthorpe
DOI：
--
发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
--
作者：
D. Berry
通讯作者：
D. Berry
接口方法重新协商数字社会研究、STS和创新社会学之间的关系
DOI：
--
发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
作者：
N. Marres
通讯作者：
N. Marres
批判大数据：政治、伦理、认识论
DOI：
--
发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
作者：
K. Crawford;Kate M. Miltner;Mary L. Gray
通讯作者：
Mary L. Gray
影响因子：
8.5
作者：
Daniel A. McFarland;Richard McFarland
通讯作者：
Richard McFarland