Bit by Bit (eBook)
448 Seiten
Princeton University Press (Verlag)
978-1-4008-8818-4 (ISBN)
Matthew J. Salganik is professor of sociology at Princeton University, where he is also affiliated with the Center for Information Technology Policy and the Center for Statistics and Machine Learning. His research has been funded by Microsoft, Facebook, and Google, and has been featured on NPR and in such publications as the New Yorker, the New York Times, and the Wall Street Journal.
Zusatzinfo | 21 halftones. 58 line illus. 28 tables. 2 maps. |
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Verlagsort | Princeton |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Theorie / Studium |
Mathematik / Informatik ► Informatik ► Web / Internet | |
Sozialwissenschaften ► Kommunikation / Medien ► Medienwissenschaft | |
Sozialwissenschaften ► Soziologie ► Empirische Sozialforschung | |
Schlagworte | Alice and Bob • Amazon Mechanical Turk • a modest proposal • anonymization of data • Arvind Narayanan • Audit study • Belmont Report • Beneficence (ethics) • biases • Big Data • Bioethics • Bitcoin • Blue-ribbon panel • Boomerang effect (psychology) • Business Ethics • Calculation • Common Rule • confounding • Cover Letter • Cross-validation (statistics) • cybersecurity • data collection • Data Science • difference-in-differences estimators • differential privacy • Early Adopter • Economics • Elections • emotional contagion experiment • Estimand • estimation • Ethical Issues • external validity • Extrapolation • Fat Head • feature engineering • Field Experiment • Foldit • Full disclosure (computer security) • Galaxy Zoo • Hawthorne effect • Ignorability • Informed Consent • institutional review board • institutional review boards • instrumental variable • internal validity • Internet • Internet advertising • Interviewer effect • Joshua Blumenstock • Judea Pearl • Kaggle • machine learning • machine learning model • Marcel Duchamp • margin of error • Mass Collaboration • mass collaborations • Mass surveillance • Measurement • Meta-analysis • Microsoft Research • Motherhood penalty • MTurk • Multiple Choice • natural experiment • New Math • No Free Lunch (organization) • non-experimental approaches • Nonprobability sampling • nonresponse problem • observational study • OKCupid • online panel • open call mass collaborations • Operationalization • overfitting • participant • Pasteur's quadrant • Peer Review • political consulting • Polymath Project • Post hoc analysis • post-stratification • Power Analysis • Predictive Modelling • privacy • Probability Sampling • Program evaluation • Public Interest • Qualitative research • questionnaire • Race • Randomization • Randomized Controlled Trial • Randomized experiment • Reinventing Discovery • Renaissance Technologies • reproducibility • Research assistant • research ethics • Respondent • result • Sampling • Sampling (Statistics) • Scientific Misconduct • Scientist • scurvy • Second Source • sensitive data • Snapchat • Social desirability bias • Social Science • Spamming • Statistical conclusion validity • statistical significance • Study heterogeneity • Telephone interview • Tuskegee Syphilis Study • Twitter • usage data • Utah Data Center • variable cost • variance reduction • Voting • Website • Working Group |
ISBN-10 | 1-4008-8818-2 / 1400888182 |
ISBN-13 | 978-1-4008-8818-4 / 9781400888184 |
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