Promises and Pitfalls of Using Digital Traces for Demographic Research.
Promises and Pitfalls of Using Digital Traces for Demographic Research.
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DOI：
10.1007/s13524-018-0715-2
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发表时间：
2018-10
期刊：
影响因子：
3.5
通讯作者：
Zagheni E
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cesare N;Lee H;McCormick T;Spiro E;Zagheni E
我们在网上留下的数字痕迹为社会科学家提供了越来越丰富的数据来源，包括那些对人口统计学研究感兴趣的人。收集和使用数字数据也带来了许多统计、计算和伦理方面的挑战，促使开发新的研究方法来解决这些新兴的问题。在这篇文章中，我们认为，受过人口学正式培训的研究人员--那些有开发创新方法来使用具有挑战性的数据的人--处于有利地位，可以为这一领域的工作做出贡献。我们讨论了使用数字痕迹数据进行社会和人口研究的好处和挑战，并回顾了当前人口文献的例子，这些文献创造性地使用数字痕迹数据来研究与生育率、死亡率和移民相关的过程。聚焦于广告商的Facebook数据，我们提供了说明性和经验性的例子，说明人口统计学研究人员在使用数字跟踪数据时如何管理偏见和代表性等问题。最后，我们就人口统计学及其在数据革命中的作用提出了我们对未来道路的看法。
The digital traces that we leave online are increasingly fruitful sources of data for social scientists, including those interested in demographic research. The collection and use of digital data also presents numerous statistical, computational, and ethical challenges, motivating the development of new research approaches to address these burgeoning issues. In this article, we argue that researchers with formal training in demography—those who have a history of developing innovative approaches to using challenging data—are well positioned to contribute to this area of work. We discuss the benefits and challenges of using digital trace data for social and demographic research, and we review examples of current demographic literature that creatively use digital trace data to study processes related to fertility, mortality, and migration. Focusing on Facebook data for advertisers—a novel “digital census” that has largely been untapped by demographers—we provide illustrative and empirical examples of how demographic researchers can manage issues such as bias and representation when using digital trace data. We conclude by offering our perspective on the road ahead regarding demography and its role in the data revolution.
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影响因子：
2.1
作者：
Alkema L;Raftery AE;Gerland P;Clark SJ;Pelletier F
通讯作者：
Pelletier F
影响因子：
3.5
作者：
Berry, Brent
通讯作者：
Berry, Brent
影响因子：
8.5
作者：
Couldry, Nick;Powell, Alison
通讯作者：
Powell, Alison
影响因子：
4.2
作者：
Boyd, Danah;Crawford, Kate
通讯作者：
Crawford, Kate
DOI：
10.1073/pnas.1408439111
发表时间：
2014-11-11
影响因子：
11.1
作者：
Deville, Pierre;Linard, Catherine;Tatem, Andrew J.
通讯作者：
Tatem, Andrew J.