1.5 本书的大纲

本书由研究设计的四个板块构成：观察行为，问问题，运行实验以及建立大规模协作。每种方法中研究者与参与者都有不同的关系，我们可以从中学习到不同的东西。也就是说，如果我们向人们问问题，我们能学到通过观察行为不可能学到的东西。同样的，如果我们进行实验，我们能从中学到观察行为或问问题无法学到的东西。最后，如果我们与参与者进行协作，我们能从中学到其他途径都学不到的东西。这四种方法已经使用了50多年，我相信接下来的50年它们仍然会被使用。将每种方以及由此方法产生的伦理问题分一章后， 将用整整一章来讨论道德准则。如同在引言中提到的，我将保持文章主体尽可能的通俗易懂，每章将会以“扩展阅读”（What to read next）为结束，在那里有主要的参考书目和包含更多详情的参考资料。

在第二章（“观察行为”）中，我将讲述研究者如何从观察人们的行为中学习，以及能从中学到什么。具体的说，我会聚焦于由政府或企业创建的大数据资源。我从具体的资源中总结出了10个大数据资源常见的特性，以及这些特性是如何影响研究者利用这些大数据资源的能力。接着，我将阐述三个用大数据资源进行研究的最佳策略。

在第三章（“问问题”）中，我会展示研究者如何超越已有的大数据进行学习。具体的说，我将展示通过问问题，研究人员可以从中学到观察行为难以发现的东西。为了将数字时代的机遇联系起来，我会回顾一下传统的调查误差框架。接着，我会展示抽样与访谈的新方法。最后，我会介绍两种结合调查数据与大数据的策略。

在第四章（“进行实验”）中，我会展示研究者从中能学到哪些仅仅通过问问题与观察行为无法发现的东西。具体的说，研究者以随机对照实验这种方式干预世界，如何使他们了解其中的因果关系。我将比较过去与现在所能做的实验。通过这样，我会描述数据时代的主要实验策略的利弊得失。最后，我会给出一些实验设计的建议，关于如何利用数字时代的力量，以及与之相伴的责任。

在第五章（“建立大规模协作”）中，我将展示研究者如何创建大规模合作——如crowdsourcing和citizen science。通过描述成功的大规模合作项目与一些关键合组织原则，我希望你能懂得两件事情：首先，大规模合作可以用于社会学研究，其次，通过这种方式，研究者们可以解决过去看似无解的问题。

第六章（“道德准则”）中，我认为研究人员的权利正在迅速增加，这能力的增加比我们的法律与规范的变化都要快。增长的权利以及与之不匹配的法律法规，将善良的研究者推入困境。为解决这个问题，我认为研究者应采取以原则为基础的（principles-based）方法。这就是说，研究者应采用已有的法规以及更普遍的伦理规则来评估他们实验。我将介绍四个原则和两个伦理框架，来指导研究者的决定。最后，我将介绍几个具体的伦理挑战，研究者未来也许会遇到。同时，我会提供几个实践提示，帮助在伦理不定的未来开展研究工作。

最后，在第七章（“未来”），我会回顾这些贯穿本书的主题，然后用它们去揭示未来的研究方向。

数字时代的社会学研究，将结合我们过去的成果与未来的强力技术。因此，社会学研究将由社会学科学家与数据科学家共同描绘。每个群体都有一些贡献，每个群体也都有一些东西需要学习。